Investigating gene-environment interaction on attention in a double-hit model for Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental behavioral disorder characterized by social, communicative, and motor deficits. There is no single etiological cause for ASD, rather, there are various genetic and environmental factors that increase the risk for ASD. It is thought that some of these factors influence the same underlying neural mechanisms, and that an interplay of both genetic and environmental factors would better explain the pathogenesis of ASD. To better appreciate the influence of genetic-environment interaction on ASD-related behaviours, rats lacking a functional copy of the ASD-linked gene Cntnap2 were exposed to maternal immune activation (MIA) during pregnancy and assessed in adolescence and adulthood. We hypothesized that Cntnap2 deficiency interacts with poly I:C MIA to aggravate ASD-like symptoms in the offspring. In this double-hit model, we assessed attention, a core deficit in ASD due to prefrontal cortical dysfunction. We employed a well-established attentional paradigm known as the 5-choice serial reaction time task (5CSRTT). Cntnap2-/- rats exhibited greater perseverative responses which is indicative of repetitive behaviors. Additionally, rats exposed to poly I:C MIA exhibited premature responses, a marker of impulsivity. The rats exposed to both the genetic and environmental challenge displayed an increase in impulsive activity; however, this response was only elicited in the presence of an auditory distractor. This implies that exacerbated symptomatology in the double-hit model may situation-dependent and not generally expressed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».