Two Seizure-Onset Types Reveal Specific Patterns of High-Frequency Oscillations in a Model of Temporal Lobe Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
High-frequency oscillations (HFOs; 80-500 Hz) are thought to mirror the pathophysiological changes occurring in epileptic brains. However, the distribution of HFOs during seizures remains undefined. Here, we recorded from the hippocampal CA3 subfield, subiculum, entorhinal cortex, and dentate gyrus to quantify the occurrence of ripples (80-200 Hz) and fast ripples (250-500 Hz) during low-voltage fast-onset (LVF) and hypersynchronous-onset (HYP) seizures in the rat pilocarpine model of temporal lobe epilepsy. We discovered in LVF seizures that (1) progression from preictal to ictal activity was characterized in seizure-onset zones by an increase of ripple rates that were higher when compared with fast ripple rates and (2) ripple rates during the ictal period were higher compared with fast ripple rates in seizure-onset zones and later in regions of secondary spread. In contrast, we found in HYP seizures that (1) fast ripple rates increased during the preictal period and were higher compared with ripple rates in both seizure-onset zones and in regions of secondary spread and (2) they were still higher compared with ripple rates in both seizure-onset zones and regions of secondary spread during the ictal period. Our findings demonstrate that ripples and fast ripples show distinct time- and region-specific patterns during LVF and HYP seizures, thus suggesting that they play specific roles in ictogenesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».