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Enregistrement W2109117106 · doi:10.3389/fncir.2013.00123

Improved methods for chronic light-based motor mapping in mice: automated movement tracking with accelerometers, and chronic EEG recording in a bilateral thin-skull preparation

2013· article· en· W2109117106 sur OpenAlexafffund
Gergely Silasi, Jamie D. Boyd, Jeff M. LeDue, Timothy H. Murphy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neural Circuits · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Stroke NetworkHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésAccelerometerElectroencephalographyNeuroscienceTracking (education)Physical medicine and rehabilitationMovement (music)Motor activityComputer sciencePsychologyComputer visionMedicinePhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optogenetic stimulation of the mouse cortex can be used to generate motor maps that are similar to maps derived from electrode-based stimulation. Here we present a refined set of procedures for repeated light-based motor mapping in ChR2-expressing mice implanted with a bilateral thinned-skull chronic window and a chronically implanted electroencephalogram (EEG) electrode. Light stimulation is delivered sequentially to over 400 points across the cortex, and evoked movements are quantified on-line with a three-axis accelerometer attached to each forelimb. Bilateral maps of forelimb movement amplitude and movement direction were generated at weekly intervals after recovery from cranial window implantation. We found that light pulses of ~2 mW produced well-defined maps that were centered approximately 0.7 mm anterior and 1.6 mm lateral from bregma. Map borders were defined by sites where light stimulation evoked EEG deflections, but not movements. Motor maps were similar in size and location between mice, and maps were stable over weeks in terms of the number of responsive sites, and the direction of evoked movements. We suggest that our method may be used to chronically assess evoked motor output in mice, and may be combined with other imaging tools to assess cortical reorganization or sensory-motor integration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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