Data-Driven Analysis Identifies Novel Modulation of Social Behavior in Female Mice Witnessing Chronic Social Defeat Stress
Notice bibliographique
Résumé
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 examined if the widely used male-defined metrics of stress are suboptimal in females witnessing defeat. 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 behavior and associations with conventional metrics (i.e., social interaction ratio). RESULTS: Social stress induced distinct behavioral adaptation patterns in defeated males and witness females. Social interaction ratio led to underpowered analyses in witness females with limited utility to differentiate susceptibility/resilience. Data-driven analyses revealed changes in social adaptation in witness females that were captured in attenuated velocity change from no target to target trials. We explored the utility of this metric in 4 female social stress models and in male witnesses. Combining social interaction ratio and velocity change optimally differentiated susceptibility/resilience in witness females and revealed resilient-specific adaptation in a resilience-associated neural circuit in female mice. CONCLUSIONS: Chronic witness stress induced behavioral changes in females that were qualitatively distinct from those observed in defeated males and not adequately sampled by standard male-defined metrics. Modulation of locomotion is a robust and easily implementable metric for rigorous research in witness 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».