Home cage-based insights into motor learning and strategy adaptation in a Huntington disease mouse model
Notice bibliographique
Résumé
Huntington disease (HD) is a genetic neurodegenerative disorder characterized by progressive motor dysfunction, cognitive decline, and neuropsychiatric symptoms. Assessing early motor skill deficits in HD mouse models is challenging with traditional behavioral tasks. This study uses a home cage-based lever-pulling task, PiPaw2.0, to evaluate motor learning in 6-7 months-old zQ175 knock-in HD mice in a more naturalistic environment. In this task, mice learn to pull a lever for a water reward, with the requirement to hold the lever within a specific goal range for a required hold time. As the mice improved, the required hold time increased, thereby gradually increasing the task demands. Both wild type (WT) and zQ175 mice initially showed similar task engagement, but zQ175 mice had significant deficits in adapting to increasing hold time. The WT mice refined their strategies over time, shifting from random to more precise lever pulls, while zQ175 mice failed to make this adjustment, maintaining erratic performance. Additionally, in group-housing WT mouse lever performance benefited from peer interactions, an effect absent in zQ175 mice. Post-task neural assessments revealed that WT mice developed experience-mediated synaptic plasticity in the left striatum (contralateral to lever-pulling paw), while zQ175 mice showed no significant changes, consistent with known corticostriatal plasticity impairments in HD mouse models. In conclusion, our findings demonstrate the effectiveness of group-housed, home cage-based assessments for evaluating motor learning and adaptation in HD mouse models. This study provides insights into the motor control and adaptive learning deficits in HD, emphasizing the value of automated home cage systems in advancing neurodegenerative disease research and highlighting the importance of peer influences on performance.
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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 | 0,000 | 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 ».