Scientific Reports· 2026Q1
Derin Öğrenme ile Fare Yuvalama Davranışının Nicelleştirilmesi, Yaşlanma ve Alzheimer Hastalığı Modellerinde Bilişsel Gerilemeyi İzlemek İçin
Deep learning quantification of mouse nesting behavior for tracking cognitive decline in models of aging & Alzheimer’s disease
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
ResNet18 üzerine kurulu CozyScores adlı bir yapay zeka (AI) işlem hattı, fare yuvalama davranışını doğru bir şekilde nicelleştirerek genç/yaşlı ve yabanıl tip/Alzheimer hastası model fareleri ayırt etmektedir. 4 saatlik ölçümde, yaş ve genotipe göre performans skorlarında anlamlı farklılıklar tespit edildi; Yaşlı AD fareleri en düşük skoru (1.71 ± 0.14) alırken, Genç Yabanıl Tip fareleri en yüksek skoru (3.80 ± 0.18) aldı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- ResNet18 kullanan CozyScores adlı bir yapay zeka işlem hattı, fare yuvalama davranışını nicelleştirmek için geliştirildi.
- 4 saatlik ölçümde, yuvalama performans skorları yaşa ve genotipe göre anlamlı derecede farklılık gösterdi (P < 0.05).
- Yaşlı AD fareleri, Genç Yabanıl Tip farelere kıyasla en düşük yuvalama skorlarını (1.71 ± 0.14) sergiledi (3.80 ± 0.18).
- 24 saatte yuva skorları, yaşlı farelerde (Yabanıl Tip: 4.24, AD: 3.59) genç farelere (Yabanıl Tip: 4.60, AD: 4.33) göre azaldı.
- Erkekler genel olarak yuva inşasında dişilerden daha iyi performans gösterdi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract The aging brain and development of Alzheimer’s disease (AD) are characterized by neurological degeneration. Nest-building performance captures deteriorating cognitive and motor functions in rodent models of AD; albeit qualitative while limited in physiological scope. To enhance sampling depth and frequency, we developed an artificial intelligence (AI)-powered image analysis pipeline (“CozyScores”) built on the ResNet18 architecture. In male & female C57BL6/J wild-type (WT) & 3xTg-AD mice (AD) mice [Young, 3–6 mo; WT, n = 28; AD, n = 32) & (Old, 21–26 mo; WT, n = 20; AD, n = 12)], we monitored progressive nest organization using photo acquisition across timepoints (0.5 to 24 h) relative to baseline on a 5-point scoring system. At the 4 h benchmark timepoint, a significant ( P < 0.05) difference in performance scores was detected as a function of age and genotype [Young WT (mean ± SEM, 3.80 ± 0.18) > Young AD (3.16 ± 0.24) > Old WT (3.08 ± 0.32) > Old AD (1.71 ± 0.14)]. At 24 h, maximum performance scores declined in Old (WT: 4.24 ± 0.13; AD: 3.59 ± 0.35) versus Young (WT: 4.60 ± 0.05; AD: 4.33 ± 0.13) groups. Males generally performed better than females throughout groups, particularly during nest construction (2 to 8 h). Overall, CozyScores is an automated, high-resolution analysis of behavioral kinetics in mouse models of aging and AD.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Scientific Reports, 2026 · DOI ↗
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: Gelişimsel Sinirbilim
Developmental NeuroscienceNeuroscience