Mesoscale Imaging of Cortical Sensorimotor Integration in Huntington’s Disease Mice During Reward-Guided Behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Huntington’s disease (HD) is a neurodegenerative disorder that affects numerous brain functions, yet how altered sensory processing contributes to behavioral and learning deficits remains poorly understood. Previous wide-field mesoscale imaging and electrophysiological recording from anesthetized HD mice revealed that sensory stimulation induced exaggerated, prolonged cortical activity across more brain regions compared to wildtype (WT) littermates. This suggests differences in sensory processing; as such, this study aimed to investigate the cortical activity in a cue-based sensory-guided learning task in a custom-built Raspberry Pi-controlled two-alternative forced choice (2AFC) rig. The rig was designed to enable head-fixed zQ175 knock-in HD mice and WT controls crossed with Thy1-GCaMP6s mice, to perform a cue-based visual discrimination task while mesoscale calcium imaging recorded activity across layer 2/3 of the cortex. Mice that successfully licked the reward spout displayed decreased global cortical activity before the reward presentation, with WT mice showing more spatially localized suppression than HD mice. HD mice exhibited exaggerated cortical responses to visual stimuli and prolonged cortical motor-related activity during licking. While this is an exploratory pilot study with limited sample size, preventing definitive genotype-based comparisons, the custom behavioral system lays the ground-work for future studies into how sensory processing deficits contribute to cognitive impairments in HD. This work provides an important step toward understanding the interplay between cortical circuit dysfunction and behavioral outcomes in HD, offering a novel platform to investigate early sensorimotor integration learning impairments.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».