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Enregistrement W2899124128 · doi:10.1002/cne.24545

The distribution, number, and certain neurochemical identities of infracortical white matter neurons in a lar gibbon (<scp><i>Hylobates lar</i></scp>) brain

2018· article· en· W2899124128 sur OpenAlexfundno aff
Jordan Swiegers, Adhil Bhagwandin, Chet C. Sherwood, Mads F. Bertelsen, Busisiwe C. Maseko, Jason Hemingway, Kathleen S. Rockland, Zoltán Molnár, Paul R. Manger

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Comparative Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaLeakey Foundation
Mots-clésWhite matterParvalbuminNeuNBiologyPopulationCalretininContext (archaeology)CalbindinSomaNeuroscienceNeurochemicalImmunostainingAnatomyMedicineImmunohistochemistryMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the number, distribution, and immunoreactivity of the infracortical white matter neuronal population, also termed white matter interstitial cells (WMICs), in the brain of a lesser ape, the lar gibbon. Staining for neuronal nuclear marker (NeuN) revealed WMICs throughout the infracortical white matter, these cells being most numerous and dense close to cortical layer VI, decreasing significantly in density with depth in the white matter. Stereological analysis of NeuN-immunopositive cells revealed a global estimate of ~67.5 million WMICs within the infracortical white matter of the gibbon brain, indicating that the WMICs are a numerically significant population, ~2.5% of the total cortical gray matter neurons that would be estimated for a primate brain the mass of that of the lar gibbon. Immunostaining revealed subpopulations of WMICs containing neuronal nitric oxide synthase (nNOS, ~7 million in number, with both small and large soma volumes), calretinin (~8.6 million in number, all of similar soma volume), very few WMICs containing parvalbumin, and no calbindin-immunopositive neurons. These nNOS, calretinin, and parvalbumin immunopositive WMICs, presumably all inhibitory neurons, represent ~23.1% of the total WMIC population. As the white matter is affected in many cognitive conditions, such as schizophrenia, autism and also in neurodegenerative diseases, understanding these neurons across species is important for the translation of findings of neural dysfunction in animal models to humans. Furthermore, studies of WMICs in species such as apes provide a crucial phylogenetic context for understanding the evolution of these cell types in the human brain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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