Neural Activity Profiles of the Neocortex and Superior Colliculus after Bimodal Sensory Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Current efforts at functional mapping of multisensory neurons are hampered by the need for both cellular-level resolution and the separate visualization of activity by different sensory cues. We have used a recently developed technique that exploits the differential time course of zif268 mRNA versus protein induction in neurons after sensory stimulation. Adult male rats were visually and acoustically deprived and then exposed to one of the following stimulation sequences: (i) no sensory stimulation; (ii) 2 h visual stimulation followed by 30 min auditory stimulation; (iii) 2 h auditory stimulation followed 30 min of visual stimulation; and (iv) 2 h compound visual and auditory stimulation. The neocortex and superior colliculus (SC) were then processed for fluorescent immunocytochemistry and in situ hybridization for staining of Zif268 protein and mRNA products. We have found that activity patterns in primary visual and auditory cortices were in accord with the sequence of the compound stimulus. We also show that SC superficial layers contained a pool of exclusively unimodal neurons, similar to that of visual cortex. Activity patterns of deep SC layers contained multimodal neurons with varying degrees of visual and auditory convergence. The deep SC layers also showed that auditory processing was largely carried out by a small, bimodal group of neurons whereas visual processing was coordinated by both a large unimodal and a small bimodal pool of neurons.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».