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Enregistrement W4413924651 · doi:10.1523/jneurosci.0025-25.2025

The Development of Neural Inhibition across Species: Insights from the Hurst Exponent

2025· article· en· W4413924651 sur OpenAlexfundno aff
Monami Nishio, Monica E Ellwood-Lowe, Mackenzie Woodburn, Cassidy L. McDermott, Anne T. Park, Ursula A. Tooley, Austin L. Boroshok, Joanes Grandjean, Allyson P. Mackey

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJacobs FoundationNational Institute of Mental HealthCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of PennsylvaniaNational Institutes of HealthNational Science FoundationNational Institute on Drug AbuseQuad Fellowship
Mots-clésHurst exponentParvalbuminInhibitory postsynaptic potentialBiologyNeuroscienceDetrended fluctuation analysisPsychologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The maturation of inhibitory neurons is crucial for regulating plasticity in developing brains. Previous work has suggested that the Hurst exponent, the measure of autocorrelation in time series, reflects inhibition, but empirical data supporting this link are sparse. Here, we demonstrate significant spatial correlations between the Hurst exponent and ex vivo parvalbumin (PV) inhibitory mRNA expression in human children and adults, as well as between the Hurst exponent and PV-positive cell counts in mice, across both sexes. We further identified developmental plateaus in inhibition, as indicated by both PV inhibitory mRNA expression and the Hurst exponent, occurring prior to adolescence in humans and rats. In sum, this work suggests that the Hurst exponent can be used to study the development of inhibition in vivo and to understand inhibitory development across species.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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