Investigating milk-derived extracellular vesicles as mediators of maternal stress and environmental intervention
Notice bibliographique
Résumé
Parental communication signals are transmitted through nursing and critically shape neurodevelopmental trajectories. Mirroring some well characterized effects of gestational challenges in rodents, maternal immune activation (MIA) during the lactational period disrupts maternal physiology, decreases lipid content, and is associated with adverse neurobehavioral outcomes in offspring. This occurs without MIA significantly affecting maternal care. While gestational MIA models are responsive to environmental interventions, which beneficially alter maternal milk composition and associated offspring outcomes, the bioactive mediators in milk underlying resilience remain poorly understood. Milk-derived extracellular vesicles (MEVs) transport and deposit biologically active cargo, including microRNAs (miRNAs) that induce post-translational regulation of candidate mRNA in the nursing offspring's tissues and cells. Using a rat model, we show that lactational MIA alters MEV-miRNA cargo and the expression of hippocampal miRNAs in offspring. Several miRNAs in MEVs were also found in the hippocampus of matching offspring. Remarkably, the miRNA changes in MEVs and the neonatal hippocampus were rescued when dams were raised in an enriched environment, suggesting environmental enrichment protected from the effects of MIA. This was supported by the behavioral phenotype. RNA-seq of adult offspring hippocampus showed long-term transcriptional changes associated with the gene targets of early-life regulated miRNAs. Our results position MEV-miRNA as dynamic programming signals by which maternal experience is communicated to offspring, encoding both stress-induced and protective cues that influence development. This suggests that breastfeeding interventions can regulate the genetic cargo of the milk, programming the life of developing infants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».