Impaired refinement of kinematic variability in Huntington disease mice on an automated home-cage forelimb motor task
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effective development of novel therapies in mouse models of neurological disorders relies on behavioural assessments that provide accurate read-outs of neuronal dysfunction and/or degeneration. We designed an automated behavioural testing system (‘PiPaw’) which integrates an operant lever-pulling task directly into the mouse home-cage. This task is accessible to group-housed mice 24-hours per day, enabling high-throughput longitudinal analysis of forelimb motor learning. Moreover, this design eliminates the need for exposure to novel environments and minimizes experimenter interaction, significantly reducing two of the largest stressors associated with animal behaviour. Mice improved their performance of this task over one week of testing by reducing inter-trial variability of reward-related kinematic parameters (pull amplitude or peak velocity). In addition, mice displayed short-term improvements in reward rate, and a concomitant decrease in movement variability, over the course of brief (<10 minutes) bouts of task engagement. We used this system to assess motor learning in mouse models of the inherited neurodegenerative disorder, Huntington disease (HD). Despite having no baseline differences in task performance, Q175-FDN HD mice were unable to modulate the variability of their movements in order to increase reward on either short or long timescales. Task training was associated with a decrease in the amplitude of spontaneous excitatory activity recorded from striatal medium spiny neurons in the hemisphere contralateral to the trained forelimb in wildtype mice; however, no such changes were observed in Q175-FDN mice. This behavioural screening platform should prove useful for preclinical drug trials towards improved treatments in HD and other neurological disorders. Significance Statement In order to develop effective therapies for neurological disorders such as Huntington disease (HD), it’s important to be able to accurately and reliably assess the behaviour of mouse models of these conditions. Moreover, these behavioural assessments should provide an accurate readout of underlying neuronal dysfunction and/or degeneration. In this paper, we employed an automated behavioural testing system to assess motor learning in mice within their home-cage. Using this system, we were able to study motor abnormalities in HD mice with an unprecedented level of detail, and identified a specific behavioural deficit associated with an underlying impairment in striatal neuronal plasticity. These results validate the usefulness of this system for assessing behaviour in mouse models of HD and other neurological disorders.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».