Changes in functional connectivity and GABA levels with long-term motor learning
Notice bibliographique
Résumé
Learning novel motor skills alters local inhibitory circuits within primary motor cortex (M1) (Floyer-Lea et al., 2006) and changes long-range functional connectivity (Albert et al., 2009). Whether such effects occur with long-term training is less well established. In addition, the relationship between learning-related changes in functional connectivity and local inhibition, and their modulation by practice, has not previously been tested. Here, we used resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) to assess functional connectivity and MR spectroscopy to quantify GABA in primary motor cortex (M1) before and after a 6 week regime of juggling practice. Participants practiced for either 30 min (high intensity group) or 15 min (low intensity group) per day. We hypothesized that different training regimes would be reflected in distinct changes in brain connectivity and local inhibition, and that correlations would be found between learning-induced changes in GABA and functional connectivity. Performance improved significantly with practice in both groups and we found no evidence for differences in performance outcomes between the low intensity and high intensity groups. Despite the absence of behavioral differences, we found distinct patterns of brain change in the two groups: the low intensity group showed increases in functional connectivity in the motor network and decreases in GABA, whereas the high intensity group showed decreases in functional connectivity and no significant change in GABA. Changes in functional connectivity correlated with performance outcome. Learning-related changes in functional connectivity correlated with changes in GABA. The results suggest that different training regimes are associated with distinct patterns of brain change, even when performance outcomes are comparable between practice schedules. Our results further indicate that learning-related changes in resting-state network strength in part reflect GABAergic plastic processes.
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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 | 0,006 |
| 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 ».