Deficits in forelimb reach learning in a mouse model of Fragile X syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Fragile X syndrome is a leading cause of intellectual disability and autism spectrum disorder, for which therapies are limited. A mouse model of Fragile X syndrome, the Fmr1 knockout (KO) mouse, has been particularly valuable for interrogating the molecular, cellular, and circuit mechanisms that underlie the neurological deficits seen in this syndrome. Key deficits in Fragile X syndrome include impairments in social behaviors, cognition, and motor learning. Given the difficulties in extrapolating more complex human behaviors to mouse models, simple motor behaviors are a particularly tractable form of learning to study in the mouse. We investigated a form of forelimb reach learning in Fmr1 KO mice, precisely quantifying different parameters of the task using both manual analysis and DeepLabCut-based tracking of reach trajectories. While Fmr1 KO mice show impaired learning overall, our results demonstrated that the presence or absence of a cue that signals reward alleviates some of the deficits. In addition to a single metric of success in learning, we determined the specific parameters of the motor behavior that were responsible for that success or failure. In particular, our results suggested that Fmr1 KO mice showed impaired improvement in the trajectory of the reach, reflected by a greater likelihood of completely missing the target, and in a lower learning index for the optimal reach trajectory. In addition, we fully described the features underlying learning, including categorizing the first attempt during trials, failed reaches where mice make contact with the reward, the number of trials where no attempts were made, as well as how the pattern of these different behaviors varies in Fmr1 KO mice. Our findings provide an essential framework for linking specific behavioral impairments in motor learning to the cellular and circuit mechanisms that support them.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».