Hippocampal Kindling Leads to Motor Map Expansion
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether seizure activity, repeatedly elicited in the hippocampus, could alter the functional organization of neocortical movement representations (motor maps) and whether a relation exists between the number of afterdischarges recorded in the sensorimotor neocortex and the size of the motor maps. METHODS: We electrically kindled the right ventral hippocampus of Long-Evans hooded rats, twice daily, for 40 sessions and recorded the afterdischarges in the stimulated hippocampus and right sensorimotor neocortex. Between 3 and 7 days after the last seizure, we used high-resolution intracortical microstimulation to derive the forelimb-movement representations in the left (un-implanted) sensorimotor neocortex. RESULTS: In the hippocampal kindled rats, we observed a dramatic expansion of the area of neocortex that would elicit forelimb movements compared with sham-kindled controls. The number of afterdischarges recorded in the neocortex was significantly and positively correlated with the size of the motor maps. CONCLUSIONS: Seizures propagating from the hippocampus have long-distance effects on the functional organization of motor maps.
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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 ».