Multisensory integration in early vestibular processing in mice: the encoding of passive vs. active motion
Notice bibliographique
Résumé
The mouse has become an important model system for studying the cellular basis of learning and coding of heading by the vestibular system. Here we recorded from single neurons in the vestibular nuclei to understand how vestibular pathways encode self-motion under natural conditions, during which proprioceptive and motor-related signals as well as vestibular inputs provide feedback about an animal's movement through the world. We recorded neuronal responses in alert behaving mice focusing on a group of neurons, termed vestibular-only cells, that are known to control posture and project to higher-order centers. We found that the majority (70%, n = 21/30) of neurons were bimodal, in that they responded robustly to passive stimulation of proprioceptors as well as passive stimulation of the vestibular system. Additionally, the linear summation of a given neuron's vestibular and neck sensitivities predicted well its responses when both stimuli were applied simultaneously. In contrast, neuronal responses were suppressed when the same motion was actively generated, with the one striking exception that the activity of bimodal neurons similarly and robustly encoded head on body position in all conditions. Our results show that proprioceptive and motor-related signals are combined with vestibular information at the first central stage of vestibular processing in mice. We suggest that these results have important implications for understanding the multisensory integration underlying accurate postural control and the neural representation of directional heading in the head direction cell network of mice.
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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 | 0,001 |
| 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 ».