Changes in semicircular canal morphology in response to selective breeding for high voluntary wheel running
Notice bibliographique
Résumé
Variation in semicircular canal (SCC) radius of curvature (R) and shape show correlations with locomotor agility among species of mammals. We used laboratory mice from 4 replicate lines bred for high voluntary wheel running (HR) and 4 non‐selected control lines (C) to examine responses in the SCC to 8 weeks of access to wheels and 21 generations of selection. Mouse crania were μCT scanned at 21 μm resolution and linear measurements, 3D landmarks, and centroid sizes of the SCC were taken. Linear measures were used to calculate R for all three canals and their mean, whereas landmarks were used to generate multivariate descriptors of 3D canal shape. HR mice weighed less than C and wheel access reduced body mass for both groups. ANCOVA showed that body mass was a significant positive predictor of R. However, when controlling for body mass we found no differences in R between HR and C, no effect of wheel access, and no interaction. SCC shape was also significantly correlated with body mass; controlling for body mass or centroid size, there were significant differences in SCC shape between HR and C mice. These results demonstrate that semicircular canal morphology is responsive to selection for locomotor activity and that canal shape may be more sensitive than canal size. Funding for this project provided by a U.C. Riverside Chancellor's Postdoctoral Fellowship to HS, Canadian Foundation for Innovation to BH and IOS‐1121273 to TG.
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 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».