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Enregistrement W2046024739 · doi:10.1139/y04-055

Anatomical organization of motoneurons and interneurons in the mudpuppy (<i>Necturus maculosus</i>) brachial spinal cord: the neural substrate for central pattern generation

2004· article· en· W2046024739 sur OpenAlexvenueno aff
Ksenija Jovanović, Robert E. Burke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnatomyNeuropilWhite matterSpinal cordBiologyEpendymaNeuroscienceSomaAxonNeuroanatomyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The isolated brachial spinal cord of the mudpuppy is useful for studies of neural networks underlying forelimb locomotion, but information about its anatomy is scarce. We addressed this issue by combining retrograde labeling with fluorescent tracers and confocal microscopy. Remarkably, the central region of gray matter was aneural and contained only a tenuous meshwork of glial fibers and large extracellular spaces. Somata of motoneurons (MNs) and interneurons (INs), labeled retrogradely from ventral roots or axons in the ventro-lateral funiculus, respectively, were confined within a gray neuropil layer abutting the white matter borders, while their dendrites projected widely throughout the white matter. A considerable fraction of labeled INs was found contralaterally with axons crossing beneath a thick layer of ependyma surrounding the central canal. Dorsal roots (DRs) produced dense presynaptic arbors within a restricted dorsal region containing afferent terminations, within which dorsally directed MN and IN dendrites mingled with dense collections of synaptic boutons. Our data suggest that a major fraction of synaptic interactions takes place within the white matter. This study provides a detailed foundation for electrophysiological experiments aimed at elucidating the neural circuits involved in locomotor pattern generation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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