FLUCTUATIONS AND INTERACTIONS BETWEEN BRAIN WAVES DURING DEEP AND SHALLOW ANESTHESIA
Notice bibliographique
Résumé
Using gold plated electrodes, inserted into the rat's head above the dura of the left and right parietal cortex, we recorded EEG during deep and shallow anesthesia with either pentobarbital (PB) or ketamine-xylazine (KX). The fluctuations in time series were then analyzed using wavelet transforms and the spectral power was determined within 7 frequency intervals (slow wave 2, S2, 0.0067–0.0167 Hz; slow wave 1, S1, 0.02–0.19 Hz; δ, 0.2–3.9 Hz; θ, 4–7.9 Hz; α, 8–12.9 Hz; β, 13–24.9 Hz and γ, 25–34.9 Hz). In addition, the coupling strengths between individual oscillatory components during deep and shallow anesthesia were evaluated for both anesthetics. We show specific changes for both anesthetics indicating that during deep anesthesia PB reduces high and low frequency activity (0.2–35 Hz) and enhances coupling especially between δ, θ and α waves, while KX reduces low frequency activity (0.005 to 0.2 Hz) and enhances coupling between frequency waves α, β and γ. Our results, using two anesthetics known to block different ion channels, provide an insight into brain dynamics and could have wide implications in creating biomarkers for detecting various neurophysiological modifications, such as in Alzheimer and Parkinson's disease or Autism spectrum disorder, as well as in providing more realistic models of brain dynamics.
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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 | 0,001 |
| 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 ».