The Role of Genetically-Defined Interneurons in Generating the Mammalian Locomotor Rhythm
Notice bibliographique
Résumé
Locomotor behavior in mammals requires a complex pattern of muscle activation. Neural networks, known as central pattern generators (CPGs) and located entirely within the spinal cord, are responsible for generating much of the timing and pattern required for locomotor movements. Historically, identification of interneuronal components of the locomotor CPG in walking mammals has proven troublesome, primarily because of the difficulty in identifying functionally homogeneous groups of neurons in the spinal cord. Recently, a molecular approach has been used to identify populations of genetically similar interneurons based on the expression of transcription factors early in embryonic development. Preliminary work on these cell populations has shown that many comprise essential components of the locomotor CPG. Here I identify populations of genetically-defined interneurons that are candidate "first-order" cells of this neural network, potentially responsible for generating the locomotor rhythm in the mammalian spinal cord. Identification of the cell population(s) responsible for this key function will provide valuable insight into the structure and function of the locomotor CPG and could potentially lay the groundwork for the development of strategies aimed at regenerating motor pathways following injury to the spinal cord.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».