Inter-individual variability of neurotransmitter receptor and transporter density in the human brain
Notice bibliographique
Résumé
Neurotransmitter receptors guide the propagation of signals between brain regions. Mapping receptor distributions in the brain is therefore necessary for understanding how neurotransmitter systems mediate the link between brain structure and function. Normative receptor density can be estimated using group averages from Positron Emission Tomography (PET) imaging. However, the generalizability and reliability of group-average receptor maps depends on the inter-individual variability of receptor density, which is currently unknown. Here we collect group standard deviation brain maps of PET-estimated protein abundance for 12 different neurotransmitter receptors and transporters across 7 neurotransmitter systems, including dopamine, serotonin, acetylcholine, glutamate, GABA, cannabinoid, and opioid. We illustrate how cortical and subcortical inter-individual variability of receptor and transporter density varies across brain regions and across neurotransmitter systems. We complement inter-individual variability with inter-regional variability, and show that receptors that vary more across brain regions than across individuals also demonstrate greater out-of-sample spatial consistency. Altogether, this work quantifies how receptor systems vary in healthy individuals, and provides a means of assessing the generalizability of PET-derived receptor density quantification.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».