Spatiotemporal Tuning of Optic Flow Inputs to the Vestibulocerebellum in Pigeons: Differences Between Mossy and Climbing Fiber Pathways
Notice bibliographique
Résumé
The pretectum, accessory optic system (AOS), and vestibulocerebellum (VbC) have been implicated in the analysis of optic flow and generation of the optokinetic response. Recently, using drifting sine-wave gratings as stimuli, it has been shown that pretectal and AOS neurons exhibit spatiotemporal tuning. In this respect, there are two groups: fast neurons, which prefer low spatial frequency (SF) and high temporal frequency (TF) gratings, and slow neurons, which prefer high SF-low TF gratings. In pigeons, there are two pathways from the pretectum and AOS to the VbC: a climbing fiber (CF) pathway to Purkinje cells (P cells) via the inferior olive and a direct mossy fiber (MF) pathway to the granular layer (GL). In the present study, we assessed spatiotemporal tuning in the VbC of ketamine-anesthetized pigeons using standard extracellular techniques. Recordings were made from 17 optic-flow-sensitive units in the GL, presumably granule cells or MF rosettes, and the complex spike activity (CSA) of 39 P-cells, which reflects CF input. Based on spatiotemporal tuning to gratings moving in the preferred direction, eight GL units were classified as fast units, with a primary response to low SF-high TF gratings (mean = 0.13 cpd/8.24 Hz), whereas nine were slow units preferring high SF-low TF gratings (mean = 0.68 cpd/0.30 Hz). CSA was almost exclusively tuned to slow gratings (mean = 0.67 cpd/0.35 Hz). We conclude that MF input to the VbC is from both fast and slow cells in the AOS and pretectum, whereas the CF input is primarily tuned to slow gratings.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».