Corticofugal Shaping of Frequency Tuning Curves in the Central Nucleus of the Inferior Colliculus of Mice
Notice bibliographique
Résumé
Plasticity of the auditory cortex can be induced by conditioning or focal cortical stimulation. The latter was used here to measure how stimulation in the tonotopy of the mouse primary auditory cortex influences frequency tuning in the midbrain central nucleus of the inferior colliculus (ICC). Shapes of collicular frequency tuning curves (FTCs) were quantified before and after cortical activation by measuring best frequencies, FTC bandwidths at various sound levels, level tolerance, Q-values, steepness of low- and high-frequency slopes, and asymmetries. We show here that all of these measures were significantly changed by focal cortical activation. The changes were dependent not only on the relationship of physiological properties between the stimulated cortical neurons and recorded collicular neurons but also on the tuning curve class of the collicular neuron. Cortical activation assimilated collicular FTC shapes; sharp and broad FTCs were changed to the shapes comparable to those of auditory nerve fibers. Plasticity in the ICC was organized in a center (excitatory)-surround (inhibitory) way with regard to the stimulated location (i.e., the frequency) of cortical tonotopy. This ensures, together with the spatial gradients of distribution of collicular FTC shapes, a sharp spectral filtering at the core of collicular frequency-band laminae and an increase in frequency selectivity at the periphery of the laminae. Mechanisms of FTC plasticity were suggested to comprise both corticofugal and local ICC components of excitatory and inhibitory modulation leading to a temporary change of the balance between excitation and inhibition in the ICC.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».