The distribution, number, and certain neurochemical identities of infracortical white matter neurons in a lar gibbon (<scp><i>Hylobates lar</i></scp>) brain
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».