Utility of the Hebb–Williams Maze Paradigm for Translational Research in Fragile X Syndrome: A Direct Comparison of Mice and Humans
Notice bibliographique
Résumé
To generate meaningful information, translational research must employ paradigms that allow extrapolation from animal models to humans. However, few studies have evaluated translational paradigms on the basis of defined validation criteria. We outline three criteria for validating translational paradigms. We then evaluate the Hebb-Williams maze paradigm (Hebb and Williams, 1946; Rabinovitch and Rosvold, 1951) on the basis of these criteria using Fragile X syndrome (FXS) as model disease. We focused on this paradigm because it allows direct comparison of humans and animals on tasks that are behaviorally equivalent (criterion #1) and because it measures spatial information processing, a cognitive domain for which FXS individuals and mice show impairments as compared to controls (criterion #2). We directly compared the performance of affected humans and mice across different experimental conditions and measures of behavior to identify which conditions produce comparable patterns of results in both species. Species differences were negligible for Mazes 2, 4, and 5 irrespective of the presence of visual cues, suggesting that these mazes could be used to measure spatial learning in both species. With regards to performance on the first trial, which reflects visuo-spatial problem solving, Mazes 5 and 9 without visual cues produced the most consistent results. We conclude that the Hebb-Williams mazes paradigm has the potential to be utilized in translational research to measure comparable cognitive functions in FXS humans and animals (criterion #3).
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».