Investigating schizophrenia using local connectivity considerations within the piriform cortex
Notice bibliographique
Résumé
One of the two hypotheses which explain the cause of schizophrenia is the aberrant connectivity between neurons. For example, over 250,000 brain cells are generated every minute in a two months old fetus. These cells slither across the brain, seeking out their proper destination, and then send out billions of axons, similarly to new branches of massive trees in a forest. The axons make connections with other brain cells, and a single neuron may have 100,000 connections with other neurons. This connection building phase is followed by a pruning phase. Many of these synapses will die (e.g. only half of the 200 billions generated neurons will survive to adulthood). If the pruning of the synapses is not efficient, then the aberrant connectivity can lead to diseases like schizophrenia. The second hypothetical mechanism underlying schizophrenia can be the low level of local connections between neurons (excessive synaptic pruning). This two hypotheses are investigated experimentally in this paper. In order to do this investigation, we simulate the brain biological system by introducing a neural network model that embeds two sub-systems (zones) within it. In this model, which tries to reproduce the piriform cortex, we perform changes to the number of connections (by increasing or decreasing them). By modifying the connectivity, we attempt to simulate the pruning process which may cause schizophrenia. The analyzed signals which describe these two zones are EEGs. We have investigated the level of chaos and the synchronization between these two zones. Both of these hypotheses have an impact on the level of chaos, but the excessive synaptic pruning hypothesis has a higher impact on the system dynamics regarding the nonlinear interdependence measure, than the insufficient pruning hypothesis
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».