Natural Waking and Sleep States: A View From Inside Neocortical Neurons
Notice bibliographique
Résumé
In this first intracellular study of neocortical activities during waking and sleep states, we hypothesized that synaptic activities during natural states of vigilance have a decisive impact on the observed electrophysiological properties of neurons that were previously studied under anesthesia or in brain slices. We investigated the incidence of different firing patterns in neocortical neurons of awake cats, the relation between membrane potential fluctuations and firing rates, and the input resistance during all states of vigilance. In awake animals, the neurons displaying fast-spiking firing patterns were more numerous, whereas the incidence of neurons with intrinsically bursting patterns was much lower than in our previous experiments conducted on the intact-cortex or isolated cortical slabs of anesthetized cats. Although cortical neurons displayed prolonged hyperpolarizing phases during slow-wave sleep, the firing rates during the depolarizing phases of the slow sleep oscillation was as high during these epochs as during waking and rapid-eye-movement sleep. Maximum firing rates, exceeding those of regular-spiking neurons, were reached by conventional fast-spiking neurons during both waking and sleep states, and by fast-rhythmic-bursting neurons during waking. The input resistance was more stable and it increased during quiet wakefulness, compared with sleep states. As waking is associated with high synaptic activity, we explain this result by a higher release of activating neuromodulators, which produce an increase in the input resistance of cortical neurons. In view of the high firing rates in the functionally disconnected state of slow-wave sleep, we suggest that neocortical neurons are engaged in processing internally generated signals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».