Developmental changes in diffusion markers of neurite vary across the hippocampus and covary with the cellular composition of hippocampal tissue
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The hippocampus is a critical brain structure supporting memory encoding and retrieval, yet the development of its microstructure in humans remains unknown. Understanding this development may provide insight into the mechanisms underlying memory and their disruption in disease. To address this, we non-invasively estimated the density and branching complexity of neurite (dendrites, axons, glial processes) using diffusion-weighted MRI in 364 participants aged 8–21. With development, we observed large increases in neurite density and branching complexity that persisted until approximately 15 years of age before stabilizing at adult-like values. Increases in neurite density were relatively homogenous across hippocampal axes, whereas increases in branching complexity were heterogeneous; increasing primarily in CA1, SRLM, subiculum, and anterior hippocampus. To assess whether this development may be attributable to specific cell-types, we tested for spatial overlap between age-related change in neurite and the cell-type composition of hippocampal tissue via cross-reference with an out-of-sample gene-expression atlas. We found age-related changes in neurite density spatially overlapped with a granule cell component; whereas age-related changes in neurite branching complexity overlapped with a pyramidal neuron component. These results provide the first glimpse at the nonlinear maturation of hippocampal microstructure and the cell-type composition of hippocampal tissue underlying these changes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».