What Is the Optimal Value of the g-Ratio for Myelinated Fibers in the Rat CNS? A Theoretical Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The biological process underlying axonal myelination is complex and often prone to injury and disease. The ratio of the inner axonal diameter to the total outer diameter or g-ratio is widely utilized as a functional and structural index of optimal axonal myelination. Based on the speed of fiber conduction, Rushton was the first to derive a theoretical estimate of the optimal g-ratio of 0.6 [1]. This theoretical limit nicely explains the experimental data for myelinated axons obtained for some peripheral fibers but appears significantly lower than that found for CNS fibers. This is, however, hardly surprising given that in the CNS, axonal myelination must achieve multiple goals including reducing conduction delays, promoting conduction fidelity, lowering energy costs, and saving space. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: In this study we explore the notion that a balanced set-point can be achieved at a functional level as the micro-structure of individual axons becomes optimized, particularly for the central system where axons tend to be smaller and their myelin sheath thinner. We used an intuitive yet novel theoretical approach based on the fundamental biophysical properties describing axonal structure and function to show that an optimal g-ratio can be defined for the central nervous system (approximately 0.77). Furthermore, by reducing the influence of volume constraints on structural design by about 40%, this approach can also predict the g-ratio observed in some peripheral fibers (approximately 0.6). CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: These results support the notion of optimization theory in nervous system design and construction and may also help explain why the central and peripheral systems have evolved different g-ratios as a result of volume constraints.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».