Gestational stress and perinatal <scp>SSRIs</scp> differentially impact the maternal and neonatal microbiome‐gut‐brain axis
Notice bibliographique
Résumé
Selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) are the most popular antidepressant medications used to manage perinatal mood disturbances, yet our understanding of how they affect the microbiome-gut-brain axis of the mother and offspring is limited. The purpose of this study was to determine how peripartum SSRI treatment may prevent the effects of gestational stress on plasticity in the maternal hippocampus, plasticity in the neonatal brain and related changes in gut microbiota. To do this Sprague-Dawley female rats were left untreated or subjected to unpredictable stress during pregnancy. Half of the females were supplemented daily with fluoxetine. On postpartum day 2 brains were collected for measurement of plasticity (neurogenesis and microglia content) in the maternal hippocampus and in the neonatal brain. Glucocorticoid receptor density was also investigated in the maternal hippocampus. Microbiota composition was analyzed in fecal samples of dams during and after pregnancy, and colon tissue samples from offspring on postnatal day 2. Main findings show there are significant changes to the maternal microbiome-gut-brain axis that may be fundamental to mediating plasticity in the maternal hippocampus. In addition, there is significant impact of gestational stress on neonatal gut microbiota and brain microglia density, while the effects of SSRIs are limited. This is the first study to explore the impact of gestational stress and SSRIs on the microbiome-gut-brain axis in the mother and neonate. Findings from this study will help inform pathways to intervention strategies including stress reduction techniques and/or microbiota targeted nutritional approaches directed towards improving maternal gut health and outcomes for mother and neonate.
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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 ».