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Enregistrement W4415488354 · doi:10.1016/j.psyneuen.2025.107655

Sex-specific factors and APOEε4 genotype alter functional connectivity at middle age

2025· article· en· W4415488354 sur OpenAlexafffund
Bonnie H. Lee, Andrew J. McGovern, Stephanie E. Lieblich, Jie Yin, Jonathan R. Epp, Liisa A.M. Galea

Notice bibliographique

RevuePsychoneuroendocrinology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British ColumbiaCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHippocampal formationRetrosplenial cortexFunctional connectivityCognitionDorsumNucleusDiseaseBrain mappingGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive aging is influenced by sex and sex-specific factors. Indeed, research has shown that parity (pregnancy and parenthood) uniquely alters biomarkers of brain health in middle age depending on Alzheimer's disease (AD) risk. This study investigated functional connectivity changes and network dynamics at middle age based on parity and APOEε4 genotype, the top genetic risk factor for late-onset sporadic AD risk. Neural activation was assessed in middle-aged wildtype and hAPOEε4 rats that were either nulliparous (0 litters) or primiparous (1 litter), by quantifying expression of the immediate early gene, zif268, 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. Activation of hippocampal new neurons in conjunction with the dorsal striatum, frontal cortex, and retrosplenial cortex dynamically predicted cognitive performance depending on parity and hAPOEε4 genotype. These findings underscore the importance of considering sex-specific factors in aging and AD research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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