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Enregistrement W4409316239 · doi:10.1101/2025.04.09.647923

Noradrenergic-dependent restoration of visual discrimination in a mouse model of <i>SYNGAP1</i> -related disorder

2025· preprint· en· W4409316239 sur OpenAlexaff
Danai Katsanevaki, Nathalie Dupuy, Sam A. Booker, Damien Wright, Aisling Kenny, Zihao Chen, Nina Kudryashova, Pippa Howitt, Andrew C. Stanfield, Peter C. Kind, Nathalie L. Rochefort

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesSimons Initiative for the Developing BrainWellcome Trust
Mots-clésPsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Atypical sensory processing in neurodevelopmental disorders contributes to cognitive, social, and behavioural disruptions, yet underlying neurophysiological mechanisms remain unclear. Using a mouse model of SYNGAP1 haploinsufficiency (HET), a common monogenic cause of intellectual disability and autism, we investigated visual processing deficits. Syngap HET mice exhibited impaired behavioural visual discriminability, associated with reduced coding precision for visual stimuli in the primary visual cortex (V1). Notably, intrinsic properties of V1 neurons and visual responses under anaesthesia were unaltered, suggesting behavioural state-dependent disruptions in awake Syngap HET mice. Supporting this, both mice and individuals with SYNGAP1 haploinsufficiency exhibited larger pupil size during visual stimulation, implicating neuromodulatory dysfunction. Targeting noradrenergic tone systemically with an α 2 -adrenergic receptor agonist restored V1 coding precision in Syngap HET mice. Our findings reveal neuromodulatory dysregulation as a novel mechanism underlying sensory disruptions in SYNGAP1 -related disorder, highlighting potential therapeutic targets for addressing sensory impairments in neurodevelopmental disorders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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