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Enregistrement W3161889960 · doi:10.1002/aur.2533

Closing the species gap: Translational approaches to studying sensory processing differences relevant for autism spectrum disorder

2021· article· en· W3161889960 sur OpenAlexafffund
Kaela E. Scott, Samantha Schulz, Dorit Moehrle, Brian L. Allman, Janis Oram Cardy, Ryan A. Stevenson, Susanne Schmid

Notice bibliographique

RevueAutism Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for InnovationSimons Foundation Autism Research Initiative
Mots-clésSensory processingSensory systemAutism spectrum disorderAutismNeurosciencePsychologyCognitive psychologyBiologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of sensory phenotypes has great potential for increasing research translation between species, a necessity to decipher the neural mechanisms that contribute to higher-order differences in neurological conditions such as autism spectrum disorder (ASD). Over the past decade, despite separate advances in our understanding of the structural and functional differences within the brain of autistic and non-autistic individuals and in rodent models for ASD, researchers have had difficulty translating the findings in murine species to humans, mostly due to incompatibility in experimental methodologies used to screen for ASD phenotypes. Focusing on sensory phenotypes offers an avenue to close the species gap because sensory pathways are highly conserved across species and are affected by the same risk-factors as the higher-order brain areas mostly responsible for the diagnostic criteria for ASD. By first reviewing how sensory processing has been studied to date, we direct our focus to electrophysiological and behavioral techniques that can be used to study sensory phenotypes consistently across species. Using auditory sensory phenotypes as a template, we seek to improve the accessibility of translational methods by providing a framework for collecting cohesive data in both rodents and humans. Specifically, evoked-potentials, acoustic startle paradigms, and psychophysical detection/discrimination paradigms can be created and implemented in a coordinated and systematic fashion across species. Through careful protocol design and collaboration, sensory processing phenotypes can be harnessed to bridge the gap that exists between preclinical animal studies and human testing, so that mutually held questions in autism research can be answered. LAY SUMMARY: It has always been difficult to relate results from animal research to humans. We try to close this gap by studying changes in sensory processing using careful protocol design and collaboration between clinicians and researchers. Sensory pathways are comparable between animals and humans, and are affected in the same way as the rest of the brain in ASD. Using changes in hearing as a template, we point the field in an innovative direction by providing a framework for collecting cohesive data in rodents and humans.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,445
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,057 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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