Early Changes in Striatal Activity and Motor Kinematics in a Huntington's Disease Mouse Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Huntington's disease is a progressive neurodegenerative disorder with no disease-modifying treatments. Patients experience motor, cognitive, and psychiatric disturbances, and the dorsal striatum is the main target of neurodegeneration. Mouse models of Huntington's disease show altered striatal synaptic signaling in vitro, but how these changes relate to behavioral deficits in vivo is unclear. OBJECTIVES: We aimed to investigate how striatal activity correlates with behavior in vivo during motor learning and spontaneous behavior in a Huntington's disease mouse model at two disease stages. METHODS: We used fiber photometry to record jGCaMP7f fluorescence, a read-out of neuronal activity, in the dorsal striatum of YAC128 (yeast artificial chromosome-128CAG) mice during accelerating rotarod and open-field behavior. RESULTS: Mice showed increased striatal activity on the rotarod, which diminished by late stages of learning, leading to an inverse correlation between latency to fall and striatal activity. The 2- to 3-month-old YAC128 mice did not show a deficit in latency to fall, but displayed significant differences in paw kinematics, including increased paw slip frequency and variability in paw height. These mice exhibited a weaker correlation between latency to fall and striatal activity and aberrant striatal activity during paw slips. At 6 to 7 months, the YAC128 mice showed significantly reduced latency to fall, impaired paw kinematics, and increased striatal activity while on the rotarod. In the open field, the YAC128 mice showed elevated neuronal activity at rest. CONCLUSIONS: We uncovered impaired motor coordination at a stage thought to be premotor manifest in YAC128 mice and aberrant striatal activity during the accelerating rotarod and open-field exploration. © 2022 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».