Lack of anticipatory behavior in <i>Gpr88</i> knockout mice showed by automatized home cage phenotyping
Notice bibliographique
Résumé
Mouse models are widely used to understand genetic bases of behavior. Traditional testing typically requires multiple experimental settings, captures only snapshots of behavior and involves human intervention. The recent development of automated home cage monitoring offers an alternative method to study mouse behavior in their familiar and social environment, and over weeks. Here, we used the IntelliCage system to test this approach for mouse phenotyping, and studied mice lacking Gpr88 that have been extensively studied using standard testing. We monitored mouse behavior over 22 days in 4 different phases. In the free adaptation phase, Gpr88 −/− mice showed delayed habituation to the home cage, and increased frequency of same corner returns behavior in their alternation pattern. In the following nose‐poke adaptation phase, non‐habituation continued, however, mutant mice acquired nose‐poke conditioning similar to controls. In the place learning and reversal phase, Gpr88 −/− mice developed preference for the water/sucrose corner with some delay, but did not differ from controls for reversal. Finally, in a fixed schedule‐drinking phase, control animals showed higher activity during the hour preceding water accessibility, and reduced activity after access to water was terminated. Mutant mice did not show this behavior, showing lack of anticipatory behavior. Our data therefore confirm hyperactivity, non‐habituation and altered exploratory behaviors that were reported previously. Learning deficits described in other settings were barely detectable, and a novel phenotype was discovered. Home cage monitoring therefore extends previous findings and shows yet another facet of GPR88 function that deserves further investigation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».