Interactions between rostral and caudal cortical motor areas in the rat
Notice bibliographique
Résumé
In rats, forelimb movements can be evoked from two distinct cortical regions, the rostral (RFA) and the caudal (CFA) forelimb areas. RFA and CFA have numerous reciprocal connections, and their projections reach several common targets, which allows them to interact at multiple levels of the motor axis. Lesions affecting these areas result in profound and persistent deficits, supporting their essential role for the production of arm and hand movements. Whereas rats are widely used to study motor control and recovery following lesions, little is known as to how cortical motor areas in this model interact to generate movements. To study interactions between RFA and CFA, we used paired-pulse protocols with intracortical microstimulation techniques (ICMS). A conditioning stimulus (C) in RFA was applied simultaneously, or before a test stimulus (T) in CFA. The impact of RFA conditioning on CFA outputs was quantified by recording electromyographic signals (EMG) signals from the contralateral arm muscles. We found that stimulation of RFA substantially modulates the intensity of CFA outputs while only mildly affecting the latency. In general, the effect of RFA conditioning changed from predominantly facilitatory to inhibitory with increasing delays between the C and the T stimulus. However, inspection of individual cortical sites revealed that RFA has a wide range of influence on CFA outputs with each interstimulation delay we used. Our results show that RFA has powerful and complex modulatory effects on CFA outputs that can allow it to play a major role in the cortical control of forelimb movements.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».