Integrating sensitive motor tasks with histopathology detects sex differences in recovery after spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Biological sex governs a myriad of molecular, cellular, and physiological features of the intact and injured nervous system. In traumatic spinal cord injury (SCI), biological sex is thought to influence functional recovery and tissue pathology. However, the open-field Basso Mouse Scale (BMS) used to track experimental SCI recovery relies on observer-based non-parametric scoring, which may not be sensitive enough to detect sex differences in motor behavior. Here, we tested whether two additional behavioral tasks - the infrared activity box and advanced dynamic weight bearing (ADWB) - identify any sex differences in motor recovery in male and female mice following a 70 kilodyne contusion SCI or sham (laminectomy) surgery. We then integrated data from these tasks with BMS scores, lesion area, myelin sparing, fibrosis, macrophage presence, and astrogliosis, using principal component analysis (PCA). BMS data were not different between sexes. However, the infrared activity box detected sex differences in both sham and SCI groups, with male mice spending more time making ambulatory bouts, and female mice spending more time performing stereotypic behaviors (e.g., grooming, sniffing). ADWB also detected sex differences in SCI, with male mice placing more weight on their hind end and abdomen, and females placing more weight on their fore paws. Histological analysis showed that male SCI lesions have more myelin loss than female SCI lesions, though several other readouts did not reach statistical significance. However, reducing multivariate behavioral and histopathological data into principal components stratified mice based on their surgical group and sex, with females scoring higher on the PCA-generated "Stereotypy, front paw weight-bearing and tissue preservation" index. Together, these data show that integrating multiple quantitative and observer-independent behavioral tasks with histopathology data increases sensitivity to detect sex differences in SCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».