Data-driven analysis identifies female-specific social modulation deficit after chronic social defeat stress
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Chronic social defeat stress is a widely used depression model in male mice. Several proposed adaptations extend this model to females with variable, often marginal effects. We examine the if widely used male-defined metrics of stress are suboptimal in females and reveal sex-specific adaptations. Methods Using a data-driven method we comprehensively classified social interaction behavior in 761 male and female mice after chronic social witness/defeat stress, examining social modulation of behavioral frequencies and associations with conventional metrics (i.e., social interaction (SI) ratio). Results Social stress induces distinct behavioral adaptation patterns in males and females. SI ratio leads to underpowered analyses in females with limited utility to differentiate susceptibility/resilience. Data-driven analyses reveal failure of social adaptation in stressed female mice that is captured in attenuated velocity change from no target to target tests (ΔVelocity) and validate this in three female social stress models. Combining SI ratio and ΔVelocity optimally differentiates susceptibility/ resilience in females and this metric reveals resilient-specific adaptation in a resilience-associated neural circuit in female mice. Conclusions We demonstrate that psychological or physical social defeat stress induces similar deficits in females that is qualitatively distinct from male deficits and inadequately sampled by male-defined metrics. We identify modulation of locomotion as a robust and easily implementable metric for rigorous research in female mice. Overall, our findings highlight the need to critically evaluate sex differences in behavior and implement sex-based considerations in preclinical model design.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».