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Enregistrement W7113728166

Sensorimotor processing in Huntington's disease : from behavior to circuit

2025· other· en· W7113728166 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésForelimbStriatumMotor cortexMotor learningNeuroplasticityMotor controlLeverCerebral cortexCortex (anatomy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voluntary movement arises from coordinated computations across cortical and subcortical circuits. Huntington’s disease (HD) perturbs these processes early, yet how cortical dynamics and striatal neurotransmission jointly change during action remains unresolved. This thesis integrates automated home-cage behavior, chronic mesoscale cortical imaging, and subcortical fiber photometry to define circuit mechanisms underlying impaired motor refinement in early-manifest zQ175DN knock-in mice (~6–8 months). In Chapter 2, I established an automated, forelimb lever-pull task that required maintaining the lever within a goal range for a required hold time that increased with performance. Wild-type (WT) and zQ175 mice showed comparable initial engagement. However, as task demands increased, zQ175 mice exhibited marked difficulty adapting to longer hold times. WT animals progressively refined their strategy, shifting from variable to precise pulls, while zQ175 mice maintained erratic performance. Ex vivo, experience-dependent plasticity in contralateral dorsolateral striatum (DLS), present in WT, was absent in zQ175, indicating early disruption of motor learning-relevant corticostriatal circuits in HD. Chapter 3 details the development and validation of a chronic, multiscale platform combining widefield Ca²⁺ imaging of dorsal cortex with striatal fiber photometry. The method yielded stable, concurrent measurements over weeks and supported repeated recordings during behavior. Using this platform, in Chapter 4 I examined motor execution in a lever-pull paradigm with home-cage pretraining and head-fixed recordings. In the home cage, WT mice improved over days, while zQ175 mice maintained lower success with minimal improvement. Under head fixation, primary sensorimotor cortex exhibited robust, lever pull-aligned activity in both genotypes, whereas secondary motor cortex (rostral forelimb area, M2/RFA) was selectively under-recruited in zQ175. In dorsal striatum, glutamate transients (fiber photometry) were time-locked with similar peak amplitude and latency across genotypes but decayed more slowly in zQ175. Collectively, these findings define an early-manifest phenotype with preserved movement initiation but impaired refinement under higher accuracy demands. Mechanistically, selective M2/RFA under-recruitment together with prolonged striatal glutamate signaling likely degrade feedback-based control and experience-dependent tuning while sparing basic motor drive. These systems-level insights identify concrete targets for mechanistic dissection and for translational strategies to stabilize network function early in HD.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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'admission2
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