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Enregistrement W1940126757 · doi:10.1111/j.1460-9568.2012.08201.x

Consistent sequential activity across diverse forms of UP states under ketamine anesthesia

2012· article· en· W1940126757 sur OpenAlexafffund
Artur Luczak, Péter Barthó

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Heritage Foundation for Medical Research
Mots-clésNeocortexKetamineLocal field potentialNeuroscienceModulation (music)Premovement neuronal activityBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During slow-wave sleep, the neocortex shows complex, self-organized spontaneous activity. Similar slow-wave oscillations are present under anesthesia where massive, persistent network activity (UP states) alternates with periods of generalized neural silence (DOWN states). To investigate the neuronal activity patterns occurring during UP states, we recorded simultaneously from populations of cells in neocortical layer V of ketamine/xylazine-anesthetized rats. UP states formed a diverse class. In particular, simultaneous-onset UP states were typically accompanied by sharp field potentials and 10-14 Hz modulation, and were often grouped in a 3 Hz ('delta') pattern. Longer, slow-onset UP states did not exhibit 10-14 Hz modulation, and showed a slow propagation across recording electrodes ('traveling waves'). Despite this diversity, the temporal patterns of spiking activity were similar across different UP state types. Analysis of cross-correlograms revealed conserved temporal relationships among neurons, with each neuron having specific timing during UP states. As a group, putative interneurons were most active at the beginning of UP states and putative pyramidal cells were active uniformly throughout the duration of UP states. These results show that UP states under ketamine anesthesia have a stable, fine-structured firing pattern despite a large variability in global structure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations47
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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