Microglial morphology reflects cognitive status in the aging rat brain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Age-related cognitive decline affects millions of individuals worldwide, but the cellular mechanisms underlying this decline remain incompletely understood. Microglia undergo significant changes with aging, including alterations in morphology, that may reflect or contribute to cognitive dysfunction. However, the relationship between specific microglial morphologies and cognitive performance in relevant brain regions remains poorly understood. To address this, we evaluated the relationship between morphology-based microglial phenotypes and cognitive performance across domains affected by aging. Microglial morphology was analyzed in four cognitive brain regions of male and female 3-, 9-, and 15-month-old rats and features were subjected to hierarchical clustering on principal components to identify microglial subtypes. Rats underwent cognitive testing using a radial arm water maze and a T-maze set-shifting task to assess spatial working and reference memory, striatal-based learning, and cognitive flexibility. We observed age-related cognitive impairments alongside region-specific changes in microglial morphotype abundance. Importantly, the relative abundance of distinct microglial clusters correlated with cognitive performance in functionally relevant brain regions including the prefrontal cortex, the orbitofrontal cortex, and the hippocampus. Taken together, these findings highlight the utility of morphological profiling in capturing microglial heterogeneity and suggest that morphological changes may reflect or contribute to cognitive decline during aging.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».