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Enregistrement W4415071967 · doi:10.1101/2025.10.09.681399

Aberrant Neural Entrainment to Word-Level Speech Patterns in Fragile X Syndrome: Evidence for a Statistical Learning Deficit

2025· preprint· en· W4415071967 sur OpenAlexaff
Laura Batterink, Yanchen Liu, Grace Westerkamp, Jae Citarella, Peyton Siekierski, Lauren E. Ethridge, Elizabeth G. Smith, Rana Elmaghraby, Craig Erickson, Zag ElSayed, Anubhuti Goel, Steve W. Wu, Ernest V. Pedapati

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésEntrainment (biomusicology)Statistical learningCognitionStatistical analysisAutismAuditory perceptionSensory systemVerbal learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fragile X syndrome (FXS), the most common inherited cause of intellectual disability and autism spectrum disorder, causes significant language and cognitive impairments. Statistical learning refers to the ability to extract patterns from sensory input through mere exposure and plays a central role in language acquisition. Surprisingly, statistical learning in FXS has not been explored. Given that children with FXS typically follow a delayed developmental trajectory for language, we hypothesized that they would show impaired statistical learning. To test this hypothesis, we used an EEG measure of neural entrainment to index statistical learning of hidden trisyllabic words within a continuous speech stream in children with FXS (n = 17) and in typically developing controls (n = 31). Children with FXS showed significantly reduced neural entrainment to words compared to controls, particularly in the superior temporal gyrus and transverse temporal gyrus (primary auditory cortex), providing evidence of statistical learning impairment. Notably, syllable-level entrainment was preserved or even enhanced in FXS, indicating that word-level deficits cannot be attributed to general auditory processing impairments. In addition, while typically developing controls showed an increase in word-level entrainment over the course of learning, children with FXS failed to show a similar increase over time. Taken together, this pattern of results demonstrates that children with FXS can process rapid, lower-order acoustic structure but struggle to integrate these syllables into longer, chunk-like word representations. Overall, these findings suggest that statistical learning is impaired in FXS and also suggest neural entrainment to statistical structure as a potential therapeutic target.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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