Common time–frequency analysis of local field potential and pyramidal cell activity in seizure-like events of the rat hippocampus
Notice bibliographique
Résumé
To study cell-field dynamics, physiologists simultaneously record local field potentials and the activity of individual cells from animals performing cognitive tasks, during various brain states or under pathological conditions. However, apart from spike shape and spike timing analyses, few studies have focused on elucidating the common time-frequency structure of local field activity relative to surrounding cells across different periods of phenomena. We have used two algorithms, multi-window time frequency analysis and wavelet phase coherence (WPC), to study common intracellular-extracellular (I-E) spectral features in spontaneous seizure-like events (SLEs) from rat hippocampal slices in a low magnesium epilepsy model. Both algorithms were applied to 'pairs' of simultaneously observed I-E signals from slices in the CA1 hippocampal region. Analyses were performed over a frequency range of 1-100 Hz. I-E spectral commonality varied in frequency and time. Higher commonality was observed from 1 to 15 Hz, and lower commonality was observed in the 15-100 Hz frequency range. WPC was lower in the non-SLE region compared to SLE activity; however, there was no statistical difference in the 30-45 Hz band between SLE and non-SLE modes. This work provides evidence of strong commonality in various frequency bands of I-E SLEs in the rat hippocampus, not only during SLEs but also immediately before and after.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».