Properties of Slow Oscillation during Slow-Wave Sleep and Anesthesia in Cats
Notice bibliographique
Résumé
Deep anesthesia is commonly used as a model of slow-wave sleep (SWS). Ketamine-xylazine anesthesia reproduces the main features of sleep slow oscillation: slow, large-amplitude waves in field potential, which are generated by the alternation of hyperpolarized and depolarized states of cortical neurons. However, direct quantitative comparison of field potential and membrane potential fluctuations during natural sleep and anesthesia is lacking, so it remains unclear how well the properties of sleep slow oscillation are reproduced by the ketamine-xylazine anesthesia model. Here, we used field potential and intracellular recordings in different cortical areas in the cat to directly compare properties of slow oscillation during natural sleep and ketamine-xylazine anesthesia. During SWS cortical activity showed higher power in the slow/delta (0.1-4 Hz) and spindle (8-14 Hz) frequency range, whereas under anesthesia the power in the gamma band (30-100 Hz) was higher. During anesthesia, slow waves were more rhythmic and more synchronous across the cortex. Intracellular recordings revealed that silent states were longer and the amplitude of membrane potential around transition between active and silent states was bigger under anesthesia. Slow waves were mostly uniform across cortical areas under anesthesia, but in SWS, they were most pronounced in associative and visual areas but smaller and less regular in somatosensory and motor cortices. We conclude that, although the main features of the slow oscillation in sleep and anesthesia appear similar, multiple cellular and network features are differently expressed during natural SWS compared with ketamine-xylazine anesthesia.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».