E-Cigarette Exposure Alters Neuroinflammation Gene and Protein Expression in a Murine Model: Insights from Perinatally Exposed Offspring and Post-Birth Mothers
Notice bibliographique
Résumé
The use of E-cigarettes, often considered a safer alternative to traditional smoking, has been associated with high rates of cellular toxicity, genetic alterations, and inflammation. Neuroinflammatory impacts of cigarette smoking during pregnancy have been associated with increased risks of adverse childhood health outcomes; however, it is still relatively unknown if the same propensity is conferred on offspring by maternal vaping during gestation. Results from our previous mouse inhalation studies suggest such a connection. In this earlier study, pregnant C57BL/6 mice were exposed daily to inhaled E-cig aerosols (i.e., propylene glycol and vegetable glycerin, [PG/VG]), with or without nicotine (16 mg/mL) by whole-body inhalation throughout gestation (3 h/d; 5 d/week; total ~3-week) and continuing postnatally from post-natal day (PND) 4-21. As neuroinflammation is involved in the dysregulation of glucose homeostasis and weight gain, this study aimed to explore genes associated with these pathways in 1-mo.-old offspring (equivalent in humans to 12-18 years of age). Results in the offspring demonstrated a significant increase in glucose metabolism protein levels in both treatment groups compared to filtered air controls. Gene expression analysis in the hypothalamus of 1 mo. old offspring exposed perinatally to E-cig aerosols, with and without nicotine, revealed significantly increased gene expression changes in multiple genes associated with neuroinflammation. In a second proof-of-principal parallel study employing the same experimental design, we shifted our focus to the hippocampus of the postpartum mothers. We targeted the mRNA levels of several neurotrophic factors (NTFs) indicative of neuroinflammation. While there were suggestive changes in mRNA expression in this study, levels failed to reach statistical significance. These studies highlight the need for ongoing research on E-cig-induced alterations in neuroinflammatory pathways.
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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)
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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 ».