Differential effects of gestational Cannabis smoke and phytocannabinoid injections on male and female rat offspring behavior
Notice bibliographique
Résumé
-tetrahydrocannabinol (THC) at relatively high doses. Few investigations of the effects of GCE to smoke from the whole Cannabis flower have been conducted, despite this being the most common mode of human consumption. Here, we compared the effects of repeated gestational exposure to high-THC or high-cannabidiol (CBD) Cannabis smoke to i.p. THC or i.p. CBD to those of GCE to high-THC or high-CBD Cannabis smoke on litter health and the offspring. We found that injecting phytocannabinoids generally had a more severe impact on measures of maternal and litter health and produced distinct behavioral phenotypes when compared to offspring from dams treated with high-THC and high-CBD smoke during gestation. GCE to high-THC smoke decreased prepulse inhibition (PPI) and MK-801-induced locomotor activity in female adolescent offspring, which normalized in adulthood. GCE to i.p. THC increased exploratory behavior in the open field test in adolescent offspring of both sexes. GCE had a negative impact on offspring performance in the Identical Stimuli Test and Different Stimuli Test with odors regardless of gestational treatment, sex, or age. CBD (i.p) impaired PPI in both male and female offspring in adulthood and increased time spent in proximity during social interaction for male offspring. There were no effects of GCE in the 5 Choice Serial Reaction Time Task. These data establish distinct behavioral phenotypes in the offspring between smoked and injected GCE, further demonstrating that route and specific phytocannabinoid dose produce differential outcomes across offspring lifespan. Smoked Cannabis is still the most common means of consumption, and more preclinical investigation is needed to determine the effects of smoked Cannabis on developmental trajectories.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».