Maternal Nutritional Environment and the Development of the Melanocortin System
Notice bibliographique
Résumé
The maternal nutritional and/or metabolic environment is crucial for future offspring health outcomes, and impairments during critical periods of development can alter the development of brain circuits that regulate energy balance, predisposing individuals to metabolic disorders throughout life. Epigenetic changes, changes in cell number and/or organ structure, and cellular metabolic differentiation could be some of the fetal adaptations leading to the development of metabolic disorders later in life. Here, we review animal models showing that the nutritional environment to which the offspring are exposed during their perinatal life can influence the development of the hypothalamic melanocortin system, promoting increased feeding and fat deposition. Following maternal undernutrition, the development of obesity in the offspring may be related to decreased POMC neuronal function since birth. Similarly, maternal diabetes and obesity also induce hypothalamic changes that result in an imbalance in AgRP/NPY and POMC expression during adulthood. Widespread impairments in brain development may also induce a global downregulation of the melanocortin system. Furthermore, animal models highlight that the time and type of exposure are key to the offspring outcomes, as are their sex and age. Possible sex-specific differences remain unclear, as most studies have evaluated only the male offspring, despite females having an increased risk of developing obesity and gestational diabetes during their pregnancy, which imposes a transgenerational effect of metabolic disorders. Studies aiming at evaluating the long-term effects of the maternal nutritional environment in both males and females could help delineate how the susceptibility to metabolic disorders development worsens over time.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».