Genomic survey of prepulse inhibition in mouse chromosome substitution strains
Notice bibliographique
Résumé
Prepulse inhibition (PPI) is a measure of sensorimotor gating, a pre-attentional inhibitory brain mechanism that filters extraneous stimuli. Prepulse inhibition is correlated with measures of cognition and executive functioning, and is considered an endophenotype of schizophrenia and other psychiatric illnesses in which patients show PPI impairments. As a first step toward identifying genes that regulate PPI, we performed a quantitative trait locus (QTL) screen of PPI phenotypes in a panel of mouse chromosome substitution strains (CSSs). We identified five CSSs with altered PPI compared with the host C57BL/6J strain: CSS-4 exhibited decreased PPI, whereas CSS-10, -11, -16 and -Y exhibited higher PPI compared with C57BL/6J. These data indicate that A/J chromosomes 4, 10, 11, 16 and Y harbor at least one QTL region that modulates PPI in these CSSs. Quantitative trait loci for the acoustic startle response were identified on seven chromosomes. Like PPI, habituation of the startle response is also disrupted in schizophrenia, and in the present study CSS-7 and -8 exhibited deficits in startle habituation. Linkage analysis of an F(2) intercross identified a highly significant QTL for PPI on chromosome 11 between positions 101.5 and 114.4 Mb (peak LOD = 4.54). Future studies will map the specific genes contributing to these QTLs using congenic strains and other genomic approaches. Identification of genes that modulate PPI will provide insight into the neural mechanisms underlying sensorimotor gating, as well as the psychopathology of disorders characterized by gating deficits.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».