Motor Skill Learning Induces Changes in White Matter Microstructure and Myelination
Notice bibliographique
Résumé
Learning a novel motor skill is associated with well characterized structural and functional plasticity in the rodent motor cortex. Furthermore, neuroimaging studies of visuomotor learning in humans have suggested that structural plasticity can occur in white matter (WM), but the biological basis for such changes is unclear. We assessed the influence of motor skill learning on WM structure within sensorimotor cortex using both diffusion MRI fractional anisotropy (FA) and quantitative immunohistochemistry. Seventy-two adult (male) rats were randomly assigned to one of three conditions (skilled reaching, unskilled reaching, and caged control). After 11 d of training, postmortem diffusion MRI revealed significantly higher FA in the skilled reaching group compared with the control groups, specifically in the WM subjacent to the sensorimotor cortex contralateral to the trained limb. In addition, within the skilled reaching group, FA across widespread regions of WM in the contralateral hemisphere correlated significantly with learning rate. Immunohistological analysis conducted on a subset of 24 animals (eight per group) revealed significantly increased myelin staining in the WM underlying motor cortex in the hemisphere contralateral (but not ipsilateral) to the trained limb for the skilled learning group versus the control groups. Within the trained hemisphere (but not the untrained hemisphere), myelin staining density correlated significantly with learning rate. Our results suggest that learning a novel motor skill induces structural change in task-relevant WM pathways and that these changes may in part reflect learning-related increases in myelination.
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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 ».