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Enregistrement W4411857787 · doi:10.1186/s13293-025-00728-1

A cross-species analysis of neuroanatomical covariance sex differences in humans and mice

2025· article· en· W4411857787 sur OpenAlexafffund
Linh Pham, Elisa Guma, Jacob Ellegood, Jason P. Lerch, Armin Raznahan

Notice bibliographique

RevueBiology of Sex Differences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenOccupational Cancer Research CentreHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health ResearchMcDonnell Center for Systems NeuroscienceNational Institutes of HealthCompute CanadaWellcome Trust
Mots-clésCovarianceAnalysis of covarianceBrain sizeBiologyNeuroimagingPsychologyStatisticsNeuroscienceMedicineMathematicsMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Structural covariance within the brain is thought to reflect inter-regional sharing of developmental influences. This hypothesis has proved difficult to test but can be informatively probed by the study of sex differences. Here, we use neuroimaging in humans and mice to study sex-differences in anatomical covariance- asking (1) are there sex differences in structural covariance and (2) do regions that share the same developmental influences, as exhibited by shared sex differences in volume, also show shared sex differences in volume covariance. This study design illuminates both the biology of sex-differences and theoretical models for anatomical covariance- benefitting from tests of inter-species convergence. METHODS: Brain volume correlations for males and females across 255 regions in mice (n = 423) and 378 regions in humans (n = 436) were calculated using volumetric measures obtained from structural MRI. Mean correlations for each sex were compared within species to determine whether covariance sex differences exist. Specific covariances with strong sex differences in each species were identified via permutation tests for statistical significance. Brain maps of regional average structural covariance sex-bias were generated for mice and humans. Regional average structural covariance sex-bias and volumetric sex-bias were correlated to identify whether these features align in their direction of sex-bias. RESULTS: We find that volumetric structural covariance is stronger in adult females than males for both wild-type mice and healthy human subjects: 98% of comparisons with statistically significant covariance sex differences in mice are female-biased, while 76% of such comparisons are female-biased in humans (q < 0.05). Regional covariance and volumetric sex-biases have weak inverse relationships to each other in both species: volumetrically male-biased regions contain more female-biased covariations, while volumetrically female-biased regions have more male-biased covariations (mice: r = -0.185, p = 0.002; humans: r = -0.189, p = 0.001). CONCLUSIONS: Our results identify a tendency for females to show stronger neuroanatomical covariance across species. These structural covariance sex differences are also partially related to regional sex differences in volume for both species, suggesting that stronger structural covariance in females could be an evolutionarily conserved feature - partially shaped by the same developmental influences that mediate volumetric sex-biases.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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