Prepulse Inhibition of Acoustic Startle Reflex as a Function of the Frequency Difference between Prepulse and Background Sounds in Mice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prepulse inhibition (PPI) depicts the effects of a weak sound preceding strong acoustic stimulus on acoustic startle response (ASR). Previous studies suggest that PPI is influenced by physical parameters of prepulse sound such as intensity and preceding time. The present study characterizes the impact of prepulse tone frequency on PPI. METHODS: Seven female C57BL mice were used in the present study. ASR was induced by a 100 dB SPL white noise burst. After assessing the effect of background sounds (white noise and pure tones) on ASR, PPI was tested by using prepulse pure tones with the background tone of either 10 or 18 kHz. The inhibitory effect was assessed by measuring and analyzing the changes in the first peak-to-peak magnitude, root mean square value, duration and latency of the ASR as the function of frequency difference between prepulse and background tones. RESULTS: Our data showed that ASR magnitude with pure tone background varied with tone frequency and was smaller than that with white noise background. Prepulse tone systematically reduced ASR as the function of the difference in frequency between prepulse and background tone. The 0.5 kHz difference appeared to be a prerequisite for inducing substantial ASR inhibition. The frequency dependence of PPI was similar under either a 10 or 18 kHz background tone. CONCLUSION: PPI is sensitive to frequency information of the prepulse sound. However, the critical factor is not tone frequency itself, but the frequency difference between the prepulse and background tones.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».