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Enregistrement W4412183484 · doi:10.1101/2025.07.07.662836

Alterations in Electroencephalography Signals in Female Fragile X Syndrome Mouse Model on a C57Bl/6J Background

2025· preprint· en· W4412183484 sur OpenAlexafffund
Bosong Wang, Asim A. Ahmed, Kartikeya Murari, Ning Cheng

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFRAXA Research Foundation
Mots-clésElectroencephalographyFragile X syndromePsychologyAudiologyNeuroscienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Fragile X Syndrome (FXS), the most common monogenic cause of autism spectrum disorder, arises from FMR1 gene silencing and exhibits pronounced sex differences in prevalence and phenotypic severity. Electroencephalography (EEG) has emerged as a promising translational biomarker for FXS pathophysiology, yet prior research has predominantly focused on male cohorts. In the widely used C57Bl/6J (B6) mouse strain, male Fmr1 knockout (KO) models show increased absolute gamma power at both juvenile and adult stages, which may reflect cortical hyperexcitability. In contrast, little is known about female Fmr1 KO mice, except that they exhibit no gamma alterations in adulthood. This gap hinders understanding of sex-specific neurodevelopmental trajectories of EEG profile in FXS. Leveraging the genetic stability and translational relevance of the B6 strain, this study compares EEG profiles between juvenile female Fmr1 KO and wild-type (WT) B6 mice to address this critical gap. Methods Frontal-parietal differential EEG was recorded in freely behaving mice using the Open-Source Electrophysiology Recording system for Rodents. Neural activity was analyzed across three recording conditions: in the home cage, light-dark arena, and open field arena. Computed metrics included absolute/relative power, peak alpha frequency, theta-beta ratio, phase-amplitude coupling, amplitude-amplitude coupling, and multiscale entropy to assess signal complexity. Results In all recording conditions, Fmr1 KO mice exhibited reduced absolute power in theta, alpha, and beta frequency bands compared to WT controls. Relative power analysis revealed decreased alpha activity alongside increased gamma-band power, including both low and high gamma, in the KO mice. Cross-frequency coupling was disrupted, with diminished alpha-gamma phase-amplitude coupling. Amplitude-amplitude coupling between theta or alpha and gamma power displayed distinct changes in different recording conditions. Peak alpha frequency and theta-beta ratio were both reduced or unchanged in the KO mice, depending on the recording condition. Finally, EEG signal complexity remained comparable between the two genotypes across the conditions. Behaviorally, KO mice displayed hyper-exploration in the open field test, characterized by increased center time and entries. However, no overall robust correlations between EEG power in different frequency bands and behavioral parameters in the open field test were observed. Discussion and Conclusion Our results demonstrate that juvenile female Fmr1 KO mice on a B6 background exhibit EEG alterations highly consistent with those reported in FXS patients, particularly increased gamma and reduced alpha power. The robust increase in gamma activity reinforces its status as a reliable biomarker across preclinical and clinical studies, while alpha reductions and slowed peak alpha frequency implicate thalamocortical network involvement. Together, these findings highlight the translational value of this model for studying core circuit dysfunctions in FXS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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