Gestational physical activity alters offspring brain APP processing in an age-specific manner
Notice bibliographique
Résumé
Maternal exercise is beneficial for offspring brain development. Amyloid precursor protein (APP) influences neurogenesis and synaptic plasticity. Cleavage products of APP are implicated in the proliferation of neural progenitor cells and neuronal network development. Our study aimed to investigate differences in APP processing in active or sedentary offspring of dams who were exposed to voluntary wheel running with and without a western diet throughout gestation. Female Wistar rats (7-8 weeks old) were fed a normal chow or western diet and randomized into voluntary wheel run or sedentary conditions. Dams returned to sedentary conditions post-parturition. The pups were weaned at 6 weeks after which point half of the samples were collected, while the rest of the pups remained on a normal diet, separated into sedentary or voluntary wheel run groups, and collected 12 weeks later. In utero exposure to maternal exercise was associated with higher neuronal nuclear protein, higher soluble APPα and lower soluble APPβ in offspring prefrontal cortex tissue at 6, but not 18 weeks of age. Neuronal nuclear protein is exclusive to mature neurons implying that offspring of mothers who exercised could have more neuron maturation potentially influenced by the higher APPα content at this early developmental stage. The voluntary wheel run offspring groups had a higher mature/pro brain derived neurotrophic factor ratio compared to the sedentary counterparts. The maternal effects were isolated to the juvenile 6-week-old pups, while the differences in the adult offspring were caused by their own exercise status.
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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 ».