Meynert’s Nucleus Complex White Matter Abnormalities in Autism Spectrum Disorders: An MRI Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cholinergic dysfunction has been proposed to play a role in autistic symtomatology. However, to date, its structural correlates are poorly understood. Methods: Twenty-five low-functioning, non-verbal males with Autism Spectrum Disorders (ASD) and 25 controls were enrolled in the study. All underwent MR T1-weighted 3D Structural Imaging and Diffusion Tensor Imaging. Grey and white matter components of the Meynert’s Nucleus Complex were then identified on MR images, and both grey matter density and white matter mean Fractional Anisotropy in the Meynert’s Nucleus region of interest were quantified for each subject. Non-verbal IQ was assessed in all subjects with ASD. Results: We showed reduced white matter Fractional Anisotropy in the bundles surrounding the Meynert’s Nucleus in ASD subjects compared to controls. Fractional Anisotropy in these bundles was positively associated with non-verbal IQ, independently from whole brain white matter mean Fractional Anisotropy. ASD subjects did not show significant abnormalities in Meynert’s Nucleus grey matter density. Conclusions: Our findings suggest that white matter abnormalities in the Meynert’s Nucleus might be involved in the cholinergic deficits of ASD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».