Effects of advanced maternal age and acute prenatal alcohol exposure on mouse offspring growth and craniofacial phenotype
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prenatal alcohol exposure (PAE) can result in developmental defects that include growth restriction, craniofacial anomalies, and cognitive behavioral deficits, though the presence and severity of these adverse outcomes can vary dramatically among exposed individuals. Preclinical animal models have demonstrated that the dose and timing of PAE account for much, but not all, of this phenotypic variation, suggesting that additional factors mitigate the effects of PAE. Here, we used a mouse model to investigate whether maternal age modulates the effects of PAE on the severity and variation in offspring growth and craniofacial outcomes. METHODS: Nulliparous C57BL/6N dams received either an intraperitoneal injection of ethanol (EtOH) or vehicle solution on gestational day 7.5. Dams were divided into four groups: (1) EtOH-treated young dams (6 to 10 weeks); (2) control young dams; (3) EtOH-treated old dams (6 to 7 months); and (4) old control dams. Neonate offspring growth restriction was measured through body mass and organ-to-body mass ratios, while skeletal craniofacial features were imaged using micro-CT and analyzed for size, shape, and variation. RESULTS: PAE and advanced maternal age each increased the risk of low birthweight and growth restriction in offspring, but these factors in combination changed the nature of the growth restriction. Similarly, both PAE and advanced maternal age individually caused changes to craniofacial morphology such as smaller skull size, dysmorphic skull shape, and greater skull shape variation and asymmetry. Interestingly, while the combination of PAE and advanced maternal age did not affect mean skull shape or size, it significantly increased the variation and asymmetry of those measures. CONCLUSION: Our results indicate that maternal age modulates the effects of PAE, but that the effects of this combination on offspring outcomes are more complex than simply scaling the effects of either factor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».