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Enregistrement W6921971224 · doi:10.11575/prism/40420

Impact of Alterations to Early Life Microbiota (Antibiotics, Prebiotics, and C-Section) on Body Weight and Brain Development

2021· other· en· W6921971224 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffspringGut–brain axisGut floraPrebioticContext (archaeology)ObesityMicrogliaPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Communication between the gut microbiota, gut, and brain is now known to influence behavior, metabolic health, and immunity. Foods that improve the composition of the gut microbiota as well as factors that can disrupt it during early development are of interest to investigate the origins of and possible therapeutics for chronic diseases like obesity and mood and neurodevelopmental disorders. Objective: This dissertation examines how early life perturbations to gut microbiota, such as maternal antibiotic use, prebiotic consumption, maternal obesity, and C-section (CS) alter microbial, metabolic, behavioral, and brain outcomes. Specifically, the objectives of this thesis were to: 1) assess the impact of CS in offspring of lean and obese dams on offspring obesity risk; 2) examine the impact of CS and maternal prebiotic intake on offspring microglia and neuron morphology; 3) determine the effects of maternal antibiotic/prebiotic intake on offspring behavior and microglia reactivity; 4) investigate the effects of maternal and child antibiotic use on BMI z-score and temperament in 3-year-old children in a clinical cohort.Methods: Animal studies were conducted in Sprague-Dawley rats or NIH Swiss mice. Clinical participant data was accessed from the Alberta Pregnancy and Nutrition Outcomes (APrON) study. Body composition was measured with dual x-ray absorptiometry (DXA). Elevated Plus Maze (EPM), Novel Context Mismatch (NCM), and Sucrose Preference Tests (SPT) were used to assess behavior. Microglia were analyzed using the expression of IBA-1. Gut microbiota was assessed using 16S rRNA gene sequencing, and tissue gene expression was measured using RT-PCR. Temperament data was assessed using the Child Behavior Questionnaire (CBQ).Results: The primary findings from our study objectives were: 1) CS-associated obesity risk in offspring is dependent on maternal obesity status; 2) Maternal prebiotic intake reverses CS-induced alterations to microglia; 3) Antibiotic-induced alterations to microglia are reversed by maternal prebiotic intake; 4) Maternal and child antibiotic use is associated with increased BMI z-score in children. Conclusion: Our results provide evidence that early-life microbial perturbations alter obesity risk and microglia activation. We also demonstrated the potential for prebiotics to reduce the neuroinflammation that could modulate the risk for mood and neuropsychiatric disorders.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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