Prenatal Androgen Excess Induces Multigenerational Effects on Female and Male Descendants
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is still unelucidated how hormonal alterations affect developing organisms and their descendants. Particularly, the effects of androgen levels are of clinical relevance as they are usually high in women with Polycystic Ovary Syndrome (PCOS). Moreover, it is still unknown how androgens may affect males' health and their descendants. Objectives: We aimed to evaluate the multigenerational effect of prenatal androgen excess until a second generation at early developmental stages considering both maternal and paternal effects. Design And Methods: This is an animal model study. Female rats (F0) were exposed to androgens during pregnancy by injections of 1 mg of testosterone to obtain prenatally hyperandrogenized (PH) animals (F1), leading to a well-known animal model that resembles PCOS features. A control (C) group was obtained by vehicle injections. The PH-F1 animals were crossed with C males (m) or females (f) and C animals were also mated, thus obtaining 3 different mating groups: Cf × Cm, PHf × Cm, Cf × PHm and their offspring (F2). Results: F1-PHf presented altered glucose metabolism and lipid profile compared to F1-C females. In addition, F1-PHf showed an increased time to mating with control males compared to the C group. At gestational day 14, we found alterations in glucose and total cholesterol serum levels and in the placental size of the pregnant F1-PHf and Cf mated to F1-PHm. The F2 offspring resulting from F1-PH mothers or fathers showed alterations in their growth, size, and glucose metabolism up to early post-natal development in a sex-dependent manner, being the females born to F1-PHf the most affected ones. Conclusion: androgen exposure during intrauterine life leads to programing effects in females and males that affect offspring health in a sex-dependent manner, at least up-to a second generation. In addition, this study suggests paternally mediated effects on the F2 offspring development.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».