MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4288692450 · doi:10.1523/eneuro.0221-22.2022

Hybrid Offspring of C57BL/6J Mice Exhibit Improved Properties for Neurobehavioral Research

2022· article· en· W4288692450 sur OpenAlexfundno aff
Hadas E. Sloin, Lior Bikovski, Amir Levi, Ortal Amber-Vitos, Tomer Katz, Lidor Spivak, Shirly Someck, Roni Gattegno, Shir Sivroni, Lucas Sjulson, Eran Stark

Notice bibliographique

RevueeNeuro · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAzrieli FoundationIsrael Science FoundationUnited States-Israel Binational Science FoundationRosetrees TrustInternational Development Research Centre
Mots-clésNeocortexOffspringNeuroscienceHippocampusC57BL/6Genetically modified mouseTransgeneBiologyOptogeneticsPsychologyEndocrinologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

C57BL/6 is the most commonly used mouse strain in neurobehavioral research, serving as a background for multiple transgenic lines. However, C57BL/6 exhibit behavioral and sensorimotor disadvantages that worsen with age. We bred FVB/NJ females and C57BL/6J males to generate first-generation hybrid offspring (FVB/NJ x C57BL/6J)F1. The hybrid mice exhibit reduced anxiety-like behavior, improved learning, and enhanced long-term spatial memory. In contrast to both progenitors, hybrids maintain sensorimotor performance upon aging and exhibit improved long-term memory. The hybrids are larger than C57BL/6J, exhibiting enhanced running behavior on a linear track during freely-moving electrophysiological recordings. Hybrids exhibit typical rate and phase coding of space by CA1 pyramidal cells. Hybrids generated by crossing FVB/NJ females with transgenic males of a C57BL/6 background support optogenetic neuronal control in neocortex and hippocampus. The hybrid mice provide an improved model for neurobehavioral studies combining complex behavior, electrophysiology, and genetic tools readily available in C57BL/6 mice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,304
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,069 · 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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeNeuroMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207