Parity and APOEε4 genotype contribute distinct changes to functional connectivity across the middle-aged brain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cognition and its underlying neurobiology change throughout the trajectory of aging, with prominent sex differences and influences of sex-specific factors. Research has shown that parity (pregnancy and parenthood) uniquely altered various biomarkers of brain health in middle age depending on presence of Alzheimer’s disease (AD) risk. The present study builds on prior work by providing a comprehensive view of functional connectivity changes and elucidating how network-level dynamics contribute to cognitive outcomes depending on primiparity and APOEε4 genotype, the top genetic risk factor for late-onset sporadic AD risk. We assessed neural activation in middle-aged wildtype and hAPOEε4 rats that were either nulliparous (0 litters) or primiparous (1 litter). Activation of the immediate early gene zif268 was quantified across 19 brain regions implicated in memory and AD. Primiparous hAPOEε4 rats exhibited widespread reductions in neural activation, particularly in the dorsal striatum, nucleus accumbens, frontal cortex, and retrosplenial cortex. Network analyses further revealed that primiparous wildtype rats had the most cohesive and efficient functional connectivity networks. Notably, the hierarchy of influence of brain regions within the neural network shifted based on parity and hAPOEε4 genotype. Activation of hippocampal new-born neurons in conjunction with subregions of the dorsal striatum, frontal cortex, and retrosplenial cortex dynamically predicted cognitive performance in a parity- and genotype-dependent manner. These findings underscore the lasting impact of reproductive history on brain health and cognitive aging, highlighting the need to consider sex-specific experiences in aging and AD research.
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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 ».