Timing-dependent effects of elevated maternal glucocorticoids on offspring brain gene expression in a wild small mammal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An increase in maternal stress during offspring development can have cascading, life-long impacts on offspring behavior and physiology, which can vary depending on the timing of exposure to the stressor. By responding to stressors through increasing production of glucocorticoids (GCs), the hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis is a key mediator of maternal effects – both on the side of the mother and the offspring. At a molecular level, maternal effects are thought to be mediated through modifying transcription of genes, particularly in the brain. To better understand the evolutionary implications of maternal effects, more studies are needed on mechanisms of maternal effects in wild populations. To test how the timing of maternal stress impacts gene expression in the brains of offspring, we treated free-ranging North American red squirrels ( Tamiasciurus hudsonicus ) with GCs during late pregnancy or early lactation and collected brains from offspring around weaning. We used RNA-sequencing to measure gene expression in the hypothalamus and hippocampus. We found small differences in gene expression between GC-treated and control individuals suggesting long-term effects of the GC treatment on neural gene transcription. The general patterns of gene regulation across the transcriptome were consistent between the pregnancy and lactation-treated individuals. However, the number of significantly differentially expressed genes was higher in the lactation treatment group. These results support the idea that maternal stress affects neural gene expression in offspring, and these effects are dependent on timing. Our findings add valuable insight into the impact of maternal hormones on neural transcriptomics in a wild population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».