Effects of early life adversity on immediate early gene expression: Systematic review and 3-level meta-analysis of rodent studies
Notice bibliographique
Résumé
Early-life adversity (ELA) causes long-lasting structural and functional changes to the brain, rendering affected individuals vulnerable to the development of psychopathologies later in life. Immediate-early genes (IEGs) provide a potential marker for the observed alterations, bridging the gap between activity-regulated transcription and long-lasting effects on brain structure and function. Several heterogeneous studies have used IEGs to identify differences in cellular activity after ELA; systematically investigating the literature is therefore crucial for comprehensive conclusions. Here, we performed a systematic review on 39 pre-clinical studies in rodents to study the effects of ELA (alteration of maternal care) on IEG expression. Females and IEGs other than cFos were investigated in only a handful of publications. We meta-analyzed publications investigating specifically cFos expression. ELA increased cFos expression after an acute stressor only if the animals (control and ELA) had experienced additional hits. At rest, ELA increased cFos expression irrespective of other life events, suggesting that ELA creates a phenotype similar to naïve, acutely stressed animals. We present a conceptual theoretical framework to interpret the unexpected results. Overall, ELA likely alters IEG expression across the brain, especially in interaction with other negative life events. The present review highlights current knowledge gaps and provides guidance to aid the design of future studies.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».