Advanced Maternal Age Differentially Affects Embryonic Tissues with the Most Severe Impact on the Developing Brain
Notice bibliographique
Résumé
Advanced maternal age (AMA) poses the single greatest risk to a successful pregnancy. Apart from the impact of AMA on oocyte fitness, aged female mice often display defects in normal placentation. Placental defects in turn are tightly correlated with brain and cardiovascular abnormalities. It therefore follows that placenta, brain and heart development may be particularly susceptible to the impact of AMA. In the current study, we compared global transcriptomes of placentas, brains, hearts, and facial prominences from mid-gestation mouse conceptuses developed in young control (7-13 wks) and aging (43-50 wks) females. We find that AMA increases transcriptional heterogeneity in all tissues, but particularly in fetal brain. Importantly, even overtly normally developed embryos from older females display dramatic expression changes in neurodevelopmental genes. These transcriptomic alterations in the brain are likely induced by defects in placental development. Using trophoblast stem cells (TSCs) as a model, we show that exposure to aging uterine stromal cell-conditioned medium interferes with normal TSC proliferation and causes precocious differentiation, recapitulating many of the defects observed in placentas from aged females. These data highlight the increased risk of AMA on reproductive outcome, with neurodevelopment being the most sensitive to such early perturbations and with potential for lifelong impact.
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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 ».