Evidence-based guidelines for improving network detectability in rodent fMRI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mouse resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) is an increasingly popular tool for probing brain activity under experimental manipulations; however, there remains considerable variability in data quality throughout the field. There is a need for an accessible set of acquisition guidelines such that a baseline level of data quality can be attained regardless of domain expertise or specialized equipment (i.e. in anesthetized, free-breathing mice). In particular, there is a gap in the literature regarding the interpretation of physiological parameters as markers of anesthetic depth, and ultimately, data quality. To this end, we developed a set of acquisition guidelines after examining whether continuous physiological variables predict network detectability above and beyond categorical external variables (anesthetic dose, session, time) in C57Bl/7 and C3HeB/FeJ mice anesthetized with isoflurane-dexmedetomidine. Standard physiological metrics (respiration rate and heart rate) did not predict network detectability above and beyond anesthetic dose but instead depended strongly on strain and subject, thus we advise against tuning anesthesia based on respiration or heart rate when the goal is obtaining clear resting-state networks. The most important predictor of improved network detectability was a low isoflurane dose of 0.23%, hence we recommend that researchers prioritize piloting the minimal possible isoflurane dose for their mouse model. In summary, our work examines the contributions from sources of variability that impact rs-fMRI data quality and synthesizes the findings into practical guidelines to help experimenters adapt their acquisition protocols and improve data quality.
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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 | 0,161 | 0,447 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».