Three‐dimensional quantification of oxytocin neurons in the hypothalamic paraventricular nucleus reveals sex‐ and subregion‐specific differences in two genetic mouse models of autism
Notice bibliographique
Résumé
Oxytocin (OXT), a neuropeptide hormone essential to a wide range of social functions, has drawn increasing attention as a crucial contributor to the neurobiology of autism spectrum disorder (ASD). Central OXT system disruptions have been reported in several genetic mouse models of ASD; however, a detailed and systematic characterization of these phenotypes, and cross-model identification of shared and distinct features, are presently lacking. We integrated whole-brain OXT immunolabeling, SHIELD tissue clearing, light-sheet microscopy, and three-dimensional (3D) machine learning-based cell detection to establish a high-throughput, intact-tissue pipeline and quantified OXT immunopositive (OXT+) neurons across subregions of the paraventricular nucleus of the hypothalamus (PVN) in two genetic mouse models of ASD: Cntnap2 and Fmr1 knockout (KO) mice. We validated this pipeline alongside conventional immunohistochemistry using tissue sections. We show subregion- and sex-specific differences in PVN OXT+ cell counts in the two KO models. Notably, whole-PVN analysis revealed additional subregion- and sex-specific differences that were not evident in section-based quantification. These results identify subregion- and sex-specific differences in PVN OXT+ neuronal distribution as a shared phenotype in two genetic mouse models of ASD. This work highlights the importance of region-specific, high-resolution 3D approaches in intact tissue for quantifying cell populations within anatomically complex brain regions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».