Connectome and microcircuit models implicate atypical subcortico-cortical interactions in autism pathophysiology
Notice bibliographique
Résumé
A bstract Both macroscale connectome miswiring and microcircuit anomalies have been suggested to play a role in the pathophysiology of autism. However, an overarching framework that consolidates these macro and microscale perspectives of the condition is lacking. Here, we combined connectome-wide manifold learning and biophysical simulation models to understand associations between global network perturbations and microcircuit dysfunctions in autism. Our analysis established that autism showed significant differences in structural connectome organization relative to neurotypical controls, with strong effects in low-level somatosensory regions and moderate effects in high-level association cortices. Computational models revealed that the degree of macroscale anomalies was related to atypical increases of subcortical inputs into cortical microcircuits, especially in sensory and motor areas. Transcriptomic decoding and developmental gene enrichment analyses provided biological context and pointed to genes expressed in cortical and thalamic areas during childhood and adolescence. Supervised machine learning showed the macroscale perturbations predicted socio-cognitive symptoms and repetitive behaviors. Our analyses provide convergent support that atypical subcortico-cortical interactions may contribute to both microcircuit and macroscale connectome anomalies in autism.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».