MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2802608235 · doi:10.1002/hbm.24186

Effects of<i>SYN1<sub>Q555X</sub></i>mutation on cortical gray matter microstructure

2018· article· en· W2802608235 sur OpenAlexafffund
Jean‐François Cabana, Guillaume Gilbert, Laurent Létourneau‐Guillon, Dima Safi, Isabelle Rouleau, Patrick Cossette, Dang Khoa Nguyen

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresPhilips (Canada)Université de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesSavoy FoundationRéseau en Bio-Imagerie du Quebec
Mots-clésFractional anisotropyDiffusion MRIAutism spectrum disorderPsychologyEpilepsyNuclear magnetic resonanceDyslexiaAutismConnectomeNeuroscienceMedicineMagnetic resonance imagingDevelopmental psychologyFunctional connectivityPhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new Q555X mutation on the SYN1 gene was recently found in several members of a family segregating dyslexia, epilepsy, and autism spectrum disorder. To describe the effects of this mutation on cortical gray matter microstructure, we performed a surface‐based group study using novel diffusion and quantitative multiparametric imaging on 13 SYN1 Q555X mutation carriers and 13 age‐ and sex‐matched controls. Specifically, diffusion kurtosis imaging (DKI) and neurite orientation and dispersion and density imaging (NODDI) were used to analyze multi‐shell diffusion data and obtain parametric maps sensitive to tissue structure, while quantitative metrics sensitive to tissue composition (T1, T2* and relative proton density [PD]) were obtained from a multi‐echo variable flip angle FLASH acquisition. Results showed significant microstructural alterations in several regions usually involved in oral and written language as well as dyslexia. The most significant changes in these regions were lowered mean diffusivity and increased fractional anisotropy. This study is, to our knowledge, the first to successfully use diffusion imaging and multiparametric mapping to detect cortical anomalies in a group of subjects with a well‐defined genotype linked to language impairments, epilepsy and autism spectrum disorder (ASD).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman Brain MappingMême sujetAdvanced Neuroimaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207