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Enregistrement W4394616895 · doi:10.1101/2024.04.04.588163

Electroencephalography signals in a female Fragile X Syndrome mouse model

2024· preprint· en· W4394616895 sur OpenAlexafffund
Asim A. Ahmed, Veronica Rasheva, Moonyoung Bae, Kartikeya Murari, Ning Cheng

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of CalgaryFRAXA Research Foundation
Mots-clésJuvenileElectroencephalographyFragile X syndromeFragile xBiologyPsychologyNeuroscienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Fragile X syndrome (FXS) is the leading monogenic cause of Autism. No broadly effective support option currently exists for FXS, and drug development has suffered many failures in clinical trials based on promising preclinical findings. Thus, effective translational biomarkers of treatment outcomes are needed. Recently, electroencephalography (EEG) has been proposed as a translational biomarker in FXS. Recent years have seen an exciting emergence of novel EEG signal analyses from FXS patients. However, there is a notable gap in corresponding analyses conducted on animal models of the disorder. Being X-linked, FXS is more prevalent in males than females, and there exist significant phenotype differences between males and females with FXS. Recent studies involving male FXS participants and rodent models have identified an increase in absolute gamma EEG power, while alpha power is found to be either decreased or unchanged. However, there is not enough research on female FXS patients or models. In addition, studying EEG activity in both young and adult FXS patients or rodent models is crucial for better understanding of the disorder’s effects on brain development. Therefore, using the well established fmr1 knockout (KO) mouse model of FXS, we aim to compare EEG signal between female wild-type (WT) and female model mice at both juvenile and adult ages. Methods Frontal-parietal differential EEG was recorded using a stand-alone Open-Source Electrophysiology Recording system for Rodents (OSERR). EEG activity was recorded in three different conditions: a) in the subject’s home cage, and in the arenas for b) light -dark test and c) open field test. Absolute and relative EEG power as well as peak alpha frequency, theta-beta ratio, phase-amplitude and amplitude-amplitude coupling, and EEG signal complexity were computed for each condition. Results In our study, we found absolute alpha, beta, gamma and total EEG power is increased in the female model compared to WT controls at the juvenile and adult ages. Alongside, relative theta power is decreased in the model. Additionally, phase-amplitude and amplitude-amplitude coupling is altered in the model. Furthermore, peak alpha frequency is increase, and theta-beta ratio is decreased in the model. Lastly, no change in EEG signal complexity is found. Discussion and Conclusion Consistent with most findings from FXS patients and rodent models, our results demonstrated an increase in gamma power in fmr1 KO female mice, reinforcing gamma power as a robust and reliable EEG phenotype across FXS models. Additionally, theta-gamma cross frequency amplitude coupling is inversely coupled in female FXS model, which is similar to what has been reported in FXS patients. Overall, our findings reveal that not all EEG biomarkers observed in FXS patients are replicated in the female FXS model. For example, peak alpha frequency, theta-beta ratio, and brain signal complexity showed discrepancies between the mouse models and FXS patients. Additionally, when compared to previously reported EEG changes in male FXS mouse models, our results highlight the presence of a potential sex-based difference in EEG phenotypes at both juvenile and adult stages of fmr1 KO mouse models. Together, our study indicates that certain EEG parameters may be more translatable between rodent models and FXS patients than others and underscore the importance of considering sex and developmental stage as a critical factor when using EEG as a biomarker in FXS research.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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