Effects of Early-Life Adversity on Tooth Enamel Formation
Notice bibliographique
Résumé
In a systemic effort to survive environmental stress, organ systems fluctuate and adapt to overcome external pressures. The evolutionary drive back toward homeostasis makes it difficult to determine if an organism experienced a toxic exposure to stress, especially in early prenatal and neonatal periods of development. Previous studies indicate that primary human teeth may provide historical records of experiences related to stressors during that early time window. To assess the molecular effects of early-life adversity on enamel formation, we used a limited bedding and nesting (LBN) mouse model of early-life adversity (ELA) to assess changes in the enamel organ gene expression and enamel matrix mineralization. On average, postnatal day 12 (P12) ELA mice weighed significantly less than the controls. When adjusted for animal weight, ELA molar enamel volume was reduced as compared with the controls, and the relative mineral density of molar enamel was significantly increased. There were no obvious changes in enamel matrix crystal morphology or structure in ELA as compared with the control mouse enamel. RNAseq showed extracellular matrix organization to be the most significantly affected GO and reactome pathways, whereas butanote metabolism was the most significantly altered KEGG pathway. Transcripts expressing the enamel matrix proteins amelogenin ( Amelx ) and enamelin ( Enam ) were among the top 4 most differentially expressed genes. When evaluating molecular mechanisms for the changes in gene expression in ELA enamel organs, we found significantly increased expression of Dlx3 , while transcripts for clock genes Per1 and Nrd1 were downregulated. These findings support the possibility that the developing enamel organ is sensitive to the pressures of early-life adversity and produces molecular and structural biomarkers reflecting these challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».