Recruitment of a Head-Turning Synergy by Low-Frequency Activity in the Primate Superior Colliculus
Notice bibliographique
Résumé
Low-frequency activity within the oculomotor system helps bridge sensation and action. Given ocular stability, low-frequency activity sustained by some neurons within the intermediate and deep superior colliculus (dSC) is assumed to be separated from motor output. However, the dSC is an orienting structure and the influence of low-frequency dSC activity at other effectors remains untested. We studied this by simultaneously recording activity from saccade-related dSC neurons and electromyographic (EMG) activity from neck muscles that turn the head. Monkeys performed a gap-saccade paradigm with varying levels of reward expectancy. Despite head restraint and even for relatively small target eccentricities (<or=10 degrees ), increasing reward expectancy for a given target increased the level of low-frequency activity on dSC neurons encoding saccades to the rewarded target and increased the recruitment of a neck muscle synergy that would turn the head toward the target. The magnitude of neck muscle recruitment correlated positively on a trial-by-trial basis with the level of low-frequency dSC activity, and such correlations were optimized when neck muscle activity was shifted about 20 ms later to account for delays in the tecto-reticulo-spinal pathway. Further, dSC activity discriminated about the side of target presentation approximately 11 ms earlier than neck EMG activity. Considered alongside neck EMG responses evoked causally by SC stimulation, our results are consistent with low-frequency dSC activity recruiting a head-turning synergy. Our results support a brain stem circuit wherein the magnitude of neck muscle recruitment reflects the difference in comparative low-frequency activation across both dSCs, perhaps because of mutually inhibitory interactions within downstream head premotor circuits.
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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 ».