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Enregistrement W4406236026 · doi:10.1038/s42003-024-07444-3

Prenatal maternal stress in rats alters the epigenetic and transcriptomic landscape of the maternal-fetal interface across four generations

2025· article· en· W4406236026 sur OpenAlexafffund
Stephanie E. King, Nicola A. Schatz, Olena Babenko, Yaroslav Ilnytskyy, Igor Kovalchuk, Gerlinde A. S. Metz

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésEpigeneticsPrenatal stressFetusTranscriptomePregnancyBiologyInterface (matter)Stress (linguistics)Transgenerational epigeneticsPhysiologyMedicineBioinformaticsGeneticsGeneGestationGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prenatal maternal stress (PNMS) determines lifetime mental and physical health. Here, we show in rats that PNMS has consequences for placental function and fetal brain development across four generations (F0-F3). Using a systems biology approach, comprehensive DNA methylation (DNAm), miRNA, and mRNA profiling revealed a moderate impact of PNMS in the F1 generation, but drastic changes in F2 and F3 generations, suggesting compounding effects of PNMS with each successive generation. Both maternal and placental miRNA gene targets included de novo DNA methyltransferases, indicating robust PNMS-induced disruption in the complex epigenetic regulatory network between miRNAs and DNAm. Transgenerational programming mainly involved genes and biological pathways associated with neurological and psychiatric diseases which were linked to maternal-fetal crosstalk facilitated by the placenta. The highly correlated placenta-brain profiles support the use of placenta as a noninvasive biomarker resource to predict pathological changes in the neonatal brain. The transgenerational persistence of critical DNAm, miRNA and mRNA signatures may explain familial non-genetic disease risks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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