The Fickleness of Neuronal Activation: The Role of Neuronal Stochasticity in Cognitive Impairment in the Fischer 344 Transgenic Rat Model of Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthy brain function undergoes continuous remodeling of neuronal functional properties even in environmental and behavioral stable conditions, which likely leads to ongoing, activity-independent synaptic changes that contribute to the stochastic responsiveness of neurons to stimulation. Reduction in volatility of neuronal responses to repeated stimulation is likely associated with the impaired information processing in brain network. METHOD: We inserted the ultra-high density Neuropixels 1.0 electrode (10-mm long, single-shank, 384 recording channels, 70 x 24 μm cross-section) so as to span both primary somatosensory cortex and hippocampal CA1 and CA3 regions. The electrophysiological data were sampled at 30 kHz for quantifying activity at rest and during forepaw stimulation (60s, 3Hz, 10mA). Our guiding hypothesis is that a lower trial-dependent variation in the subset of neurons activated by a repetitive stimulus results more impaired cognition impairment in AD progression. RESULT: Our preliminary findings suggest that cognitively impaired rats exhibit a lower percentage of neurons responding to each stimulus, a reduced total number of responsive neurons, and decreased variability in oscillatory activity in the hippocampus compared to their cognitively maintained littermates, independent of their AD genotypes. CONCLUSION: The final results of this project have the potential to identify a novel target for presymptomatic AD interventions, and early stratification of AD patients by their susceptibility to dementia.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».