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Enregistrement W3200084031 · doi:10.1159/000519415

Neurogenesis in the Maternal Rodent Brain: Impacts of Gestation-Related Hormonal Regulation, Stress, and Obesity

2021· review· en· W3200084031 sur OpenAlexafffund
Noshin Noorjahan, Peter A. Cattini

Notice bibliographique

RevueNeuroendocrinology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeurogenesisHormoneEndocrinologyPregnancyGestationInternal medicinePsychologyPhysiologyBiologyNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to maintain maternal behavior, it is important that the maternal rodent brain promotes neurogenesis. Maternal neurogenesis is altered by the dynamic shifts in reproductive hormone levels during pregnancy. Thus, lifestyle events such as gestational stress and obesity that can affect hormone production will affect neuroendocrine control of maternal neurogenesis. However, there is a lack of information about the regulation of maternal neurogenesis by placental hormones, which are key components of the reproductive hormonal profile during pregnancy. There is also little known about how maternal neurogenesis can be affected by health concerns such as gestational stress and obesity, and its relationship to peripartum mental health disorders. This review summarizes the changing levels of neurogenesis in mice and rats during gestation and postpartum as well as regulation of neurogenesis by pregnancy-related hormones. The influence of neurogenesis on maternal behavior is also discussed while bringing attention to the effect of health-related concerns during gestation, such as stress and obesity on neuroendocrine control of maternal neurogenesis. In doing so, this review identifies the gaps in the literature and specifically emphasizes the importance of further research on maternal brain physiology to address them.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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