Investigating the effects of chronic perinatal alcohol and combined nicotine and alcohol exposure on dopaminergic and non-dopaminergic neurons in the VTA
Notice bibliographique
Résumé
The ventral tegmental area (VTA) is the origin of dopaminergic neurons and the dopamine (DA) reward pathway. This pathway has been widely studied in addiction and drug reinforcement studies and is believed to be the central processing component of the reward circuit. In this study, we used a well-established rat model to expose mother dams to alcohol, nicotine-alcohol, and saline perinatally. DA and non-DA neurons collected from the VTA of the rat pups were used to study expression profiles of miRNAs and mRNAs. miRNA pathway interactions, putative miRNA-mRNA target pairs, and downstream modulated biological pathways were analyzed. In the DA neurons, 4607 genes were differentially upregulated and 4682 were differentially downregulated following nicotine-alcohol exposure. However, in the non-DA neurons, only 543 genes were differentially upregulated and 506 were differentially downregulated. Cell proliferation, differentiation, and survival pathways were enriched after the treatments. Specifically, in the PI3K/AKT signaling pathway, there were 41 miRNAs and 136 mRNAs differentially expressed in the DA neurons while only 16 miRNAs and 20 mRNAs were differentially expressed in the non-DA neurons after the nicotine-alcohol exposure. These results depicted that chronic nicotine and alcohol exposures during pregnancy differentially affect both miRNA and gene expression profiles more in DA than the non-DA neurons in the VTA. Understanding how the expression signatures representing specific neuronal subpopulations become enriched in the VTA after addictive substance administration helps us to identify how neuronal functions may be altered in the brain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».