Choline Supplementation Modifies the Effects of Developmental Alcohol Exposure on Immune Responses in Adult Rats
Notice bibliographique
Résumé
Prenatal alcohol exposure can disrupt the development of numerous systems, including the immune system. Indeed, alterations in cytokine levels may contribute to the neuropathological, behavioral, and cognitive problems, and other adverse outcomes observed in individuals with fetal alcohol spectrum disorders. Importantly, supplementation with the essential nutrient choline can improve performance in hippocampal-dependent behaviors; thus, the present study examined the effects of choline on plasma and hippocampal cytokines in adult rats exposed to ethanol in early development. From postnatal day (PD) 4-9 (third trimester equivalent), pups received ethanol (5.25 g/kg/day) or Sham intubations. Subjects were treated with choline chloride (100 mg/kg/day) or saline from PD10-30. On PD60, plasma and hippocampal tissue was collected before and after an immune challenge (lipopolysaccharide (LPS); 50 ug/kg). Prior to the immune challenge, ethanol-exposed subjects showed an overall increase in hippocampal pro-inflammatory cytokines, an effect mitigated by choline supplementation. In contrast, in the plasma, choline reduced LPS-related increases in pro-inflammatory markers, particularly in ethanol-exposed subjects. Thus, early choline supplementation may modify both brain and peripheral inflammation. These results suggest that early choline can mitigate some long-term effects of ethanol exposure on hippocampal inflammation, which may contribute to improved hippocampal function, and could also influence peripheral immune responses that may impact overall health.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».