Effects of tissue and gender on macromolecule suppressed gamma‐aminobutyric acid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aims of this study are to determine the ratio of concentration of GABA in grey matter to concentration of GABA in white matter (GABAGM/GABAWM) and compare with literature values, and to investigate gender‐related differences in GABA in healthy subjects. Twenty healthy subjects were scanned using a motion and shim navigated MEGA‐SPECIAL MRS sequence. For every subject, two acquisitions were performed for each of two regions, the anterior cingulate cortex (ACC) and medial‐parietal cortex (PAR), with the order interleaved. Absolute GABA (GABAH2O) and GABA/Cr concentrations were measured using LCModel. LCModel fitting revealed an overall average Cramer–Rao Lower Bounds ≈10%. The GABAGM/GABAWM for both GABAH2O and GABA/Cr are 3 and 1.5, respectively, and in agreement with the literature. The ACC revealed no gender‐related differences in GABA. The PAR revealed time‐related changes in concentrations of GABA in male participants and thus gender‐related differences. The higher concentration of GABA in GM than in WM found in this study and literature might be reflective of heterogeneous distribution of GABA around the brain. The gender‐ and time‐related differences in the PAR emphasize that gender‐ and time‐matching are critical for GABA scans.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».