Maternal omega-3 polyunsaturated fatty acids improved levels of DHA-enriched phosphatidylethanolamines and enriched lipid clustering in the neuronal membranes of C57BL/6 mice fetal brains during gestation
Notice bibliographique
Résumé
The composition of brain lipids is crucial for neurodevelopment and brain function. Diets enriched in omega (n)-3 polyunsaturated fatty acids (PUFA) can modulate brain lipid composition. However, the influence of maternal n-3 PUFA intake on fetal brain lipidome and neuronal membrane structure during gestation is not well studied. Eight-week-old female C57BL/6 mice were fed low or high n-3 PUFA semi-purified diets for two weeks before mating and during gestation. Fetal brain lipidome and neuronal membrane structure were studied at gestation day (GD) 12.5 (mid) and 18.5 (late) using liquid chromatography high-resolution accurate mass tandem mass spectrometry and computational techniques. Maternal diets high in n-3 PUFA increased fetal brain total phosphoethanolamine, phosphoinositol, phosphoglycerol, and phosphoserine glycerophospholipids, compared to the low n-3 PUFA diet. Docosahexaenoic acid (DHA, 22:6n-3)-enriched phosphatidylethanolamine (PE), phosphatidylcholine (PC), phosphatidylserine (PS), and lyso-PC (LPC) fatty acyl species increased as gestation progressed in the high n-3 PUFA group, compared to low n-3 PUFA. These fatty acyl species and phospholipids promote neurotransmission, memory, and cognition. A high n-3 PUFA diet increased the area per lipid in fetal neuronal membranes as gestation progressed, indicating improved membrane fluidity. Furthermore, a high n-3 PUFA diet increased the clustering of membrane lipids associated with neurotransmission, memory, and cognition (ceramide, PE, and cholesteryl ester) as gestation progressed. Our findings show for the first time that maternal diets high in n-3 PUFA before and during gestation improve fetal brain lipidome and membrane area per lipid that may enhance brain development and function.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».