Long-term consequences of early exposure to high-fat on mesolimbic dopamine function, hypothalamic-pituitary -adrenal activity and behavior
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale Canadian epidemiological studies have demonstrated that maternal obesity and excessive weight gain during pregnancy independently increase the child's risk of obesity, although the mechanisms involved in this 'metabolic imprinting' are still unclear.While programming by perinatal overnutrition has been shown to occur in hypothalamic circuits involved in the homeostatic control of energy balance, we have used an animal model of early overnutrition to examine the long-term consequences of early exposure to high-fat on mesolimbic dopamine (DA) function, hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) activity and DA-dependent feeding behavior.In our model, dams are placed on a 30% fat (high-fat) or 5% fat (control) diet from gestation day 13 to postnatal (PND) 22, when offspring are weaned from their mothers and maintained on the 5% control diet until testing in adulthood.The experiments presented in this thesis X Contributions to original knowledge Chapter ІІ: In the published manuscript (Naef et al., 2010) presented in this chapter we show, for the first time, that exposure to high-fat during early development significantly alters the nucleus accumbens dopamine response to the psychostimulant drug amphetamine.We are also the first group to report augmented operant responding for high-fat pellets with early exposure to high-fat. Chapter ІІІ:In the published manuscript (Naef et al., 2012) presented in this chapter, we are the first to demonstrate that early exposure to high-fat significantly reduces anticipatory NAc DA responses in a Pavlovian conditioning paradigm.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».