Cell-type-specific epigenetic effects of early life stress on the brain
Notice bibliographique
Résumé
Early life stress (ELS) induces long-term phenotypic adaptations that contribute to increased vulnerability to a host of neuropsychiatric disorders. Epigenetic mechanisms, including DNA methylation, histone modifications and non-coding RNA, are a proposed link between environmental stressors, alterations in gene expression, and phenotypes. Epigenetic modifications play a primary role in shaping functional differences between cell types and can be modified by environmental perturbations, especially in early development. Together with contributions from genetic variation, epigenetic mechanisms orchestrate patterns of gene expression within specific cell types that contribute to phenotypic variation between individuals. To date, many studies have provided insights into epigenetic changes resulting from ELS. However, most of these studies have examined heterogenous brain tissue, despite evidence of cell-type-specific epigenetic modifications in phenotypes associated with ELS. In this review, we focus on rodent and human studies that have examined epigenetic modifications induced by ELS in select cell types isolated from the brain or associated with genes that have cell-type-restricted expression in neurons, microglia, astrocytes, and oligodendrocytes. Although significant challenges remain, future studies using these approaches can enable important mechanistic insight into the role of epigenetic variation in the effects of ELS on brain function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».