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Enregistrement W3092113430 · doi:10.1016/j.bbih.2020.100156

Sensory filtering disruption caused by poly I:C - Timing of exposure and other experimental considerations

2020· article· en· W3092113430 sur OpenAlexafffund
Faraj L. Haddad, Lu Lu, Kelly J. Baines, Susanne Schmid

Notice bibliographique

RevueBrain Behavior & Immunity - Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimons Foundation Autism Research InitiativeSimons Foundation
Mots-clésPrepulse inhibitionHabituationStartle responseOffspringSchizophrenia (object-oriented programming)Sensory systemPsychologyAudiologyStartle reactionStimulus modalityAutismAutism spectrum disorderNeuroscienceMedicineDevelopmental psychologyPregnancyReflexBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maternal immune activation (MIA) in response to infection during pregnancy has been linked through various epidemiological and preclinical studies to an increased risk of neurodevelopmental disorders such as autism spectrum disorder (ASD) and schizophrenia in exposed offspring. Sensory filtering disruptions occur in both of these disorders and are typically measured using the acoustic startle response in both humans and rodents. Our study focuses on characterizing the baseline reactivity, habituation and prepulse inhibition (PPI) of the acoustic startle response following exposure to MIA. We induced MIA using polyinosinic: polycytidylic acid (poly I:C) at gestational day (GD) 9.5 or 14.5, and we tested sensory filtering phenotypes in adolescent and adult offspring. Our results show that startle reactivity was robustly increased in adult GD9.5 but not GD14.5 poly I:C offspring. In contrast to some previous studies, we found no consistent changes in short-term habituation, long-term habituation or prepulse inhibition of startle. Our study highlights the importance of MIA exposure timing and discusses sensory filtering phenotypes as they relate to ASD, schizophrenia and the poly I:C MIA model. Moreover, we analyze and discuss the potential impact of between- and within-litter variability on behavioural findings in poly I:C studies.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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