Behavioral and neuroanatomical approaches in models of neurodevelopmental disorders: opportunities for translation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review highlights the invaluable contribution of in-vivo rodent models in dissecting the underlying neurobiology for numerous neurodevelopmental disorders. Currently, models are routinely generated with precision genomics and characterized for research on neurodevelopmental disorders. In order to impact translation, outcome measures that are translationally relevant are essential. This review emphasizes the importance of accurate neurobehavioral and anatomical analyses. RECENT FINDINGS: Numerous well validated assays for testing alterations across behavioral domains with sensitivity and throughput have become important tools for studying the effects of genetic mutations on neurodevelopment. Recent work has highlighted relationships and links between behavioral outcomes and various anatomical metrics from neuroimaging via magnetic resonance. These readouts are biological markers and outcome measures for translational research and will be have important roles for genetic or pharmacologic intervention strategies. SUMMARY: Combinatorial approaches that leverage translationally relevant behavior and neuroanatomy can be used to develop a platform for assessment of cutting edge preclinical models. Reliable, robust behavioral phenotypes in preclinical model systems, with clustering of brain disease will lead to well informed, precise biochemical mechanistic hypotheses. Ultimately, these steadfast workhorse techniques will accelerate the progress of developing and testing targeted treatments for multiple neurodevelopmental disorders.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».