Combinatorial Behavioural Phenotyping of Mouse Models of Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is a severe and incurable mental disorder with a complex multigenetic nature that interacts with pathogenic environmental factors. The biggest challenge is to understand the molecular–cellular and behavioural changes that precede the onset of schizophrenia, which could open possibilities for preventive therapies to “re-wire” the neuronal plasticity of the brain and overcome the full expression of this mental disorder. Mouse behavioural phenotyping is an essential part of this research. However, there is a need to optimize the design of longitudinal behavioural experiments to compare findings across independent research groups and generate generalizable conclusions with translational values. Here we discuss the main principles of how to design behavioural experiments to study “pre-schizophrenia”-relevant phenotypes in mice, including the order of tests across the lifespan, application of new analytic tools, and parametric manipulations to adjust the sensitivity of tests for adolescent animals. We highlight the integration of image recognition tools into the behavioural pipeline which shows a high sensitivity for the detection of behaviour in young mice. Accumulated information acquired during early postnatal and adolescent periods in mice will help to determine biomarkers related to schizophrenia in genetic mouse lines. Altogether, longitudinal phenotyping of mice for schizophrenia should integrate cognitive assessments with sensory, metabolic, and circadian tests coupled with modern analytic tools. Systematic collection of phenotyping data will allow the generation of a schizophrenia animal model database to facilitate our understanding of mouse behaviour and the underlying molecular and cellular changes during critical periods of neurodevelopment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».