Increased locomotor activity does not mitigate the effects of advanced maternal age in a mouse model
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Advanced maternal age (AMA) increases the risk of pregnancy complications, in part due to impaired placentation. While exercise during pregnancy can improve outcomes, its potential to mitigate the effects of AMA has not been investigated. We evaluated the impact of exercise in a mouse model of AMA. METHODS: Females were paired with males at 9 or 34 weeks of age, with one group of aged females having access to running wheels four weeks prior to and during pregnancy. Pregnant females (N = 19 per group) were collected at gestational day (GD) 11.5. Placentas were collected for RNA sequencing (N = 17-20 per group). RESULTS: Aged females with access to running wheels had lighter fat depots (1.0 ± 0.1 g) than those without (2.2 ± 0.1 g; p < 0.0001), but did not differ from young females (0.8 ± 0.1 g; p = 0.5). Both groups of aged females had fewer viable conceptuses (without wheels: 4.0 ± 0.5, with wheels: 4.3 ± 0.5) than young mice (8.3 ± 0.5; p < 0.0001 for both comparisons). Fetal crown-rump length was also lower in aged females (without wheels: 5.7 ± 0.2 mm, with wheels: 5.5 ± 0.2 mm, young: 6.6 ± 0.2 mm; p < 0.0001 for both comparisons). Placental expression of only one gene was affected by access to running wheels, but 423 and 967 genes were differentially expressed between young and aged females without and with access to wheels, respectively. Placental transcriptomes suggested delayed placental development in aged females. CONCLUSIONS: Our model reproduced previously-reported effects of age on fetal development and placental transcriptomics, but these were not mitigated by increased voluntary locomotor activity, despite a reduction in adiposity. Remarkably, increased voluntary locomotor activity had almost no effects on placental gene expression in aged mice.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».