Effects of paternal high-fat diet and maternal rearing environment on the gut microbiota and behavior
Notice bibliographique
Résumé
Exposing a male rat to an obesogenic high-fat diet (HFD) influences attractiveness to potential female mates, the subsequent interaction of female mates with infant offspring, and the development of stress-related behavioral and neural responses in offspring. To examine the stomach and fecal microbiome's potential roles, fecal samples from 44 offspring and stomach samples from offspring and their fathers were collected and bacterial community composition was studied by 16 small subunit ribosomal RNA (16S rRNA) gene sequencing. Paternal diet (control, high-fat), maternal housing conditions (standard or semi-naturalistic housing), and maternal care (quality of nursing and other maternal behaviors) affected the within-subjects alpha-diversity of the offspring stomach and fecal microbiomes. We provide evidence from beta-diversity analyses that paternal diet and maternal behavior induced community-wide shifts to the adult offspring gut microbiome. Additionally, we show that paternal HFD significantly altered the adult offspring Firmicutes to Bacteroidetes ratio, an indicator of obesogenic potential in the gut microbiome. Additional machine-learning analyses indicated that microbial species driving these differences converged on Bifidobacterium pseudolongum. These results suggest that differences in early-life care induced by paternal diet and maternal care significantly influence the microbiota composition of offspring through the microbiota-gut-brain axis, having implications for adult stress reactivity.
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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 | 0,000 |
| 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 ».