Integration of Canal and Otolith Inputs by Central Vestibular Neurons Is Subadditive for Both Active and Passive Self-Motion: Implication for Perception
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, the neural encoding of vestibular information is studied by applying either passive rotations or translations in isolation. However, natural vestibular stimuli are typically more complex. During everyday life, our self-motion is generally not restricted to one dimension, but rather comprises both rotational and translational motion that will simultaneously stimulate receptors in the semicircular canals and otoliths. In addition, natural self-motion is the result of self-generated and externally generated movements. However, to date, it remains unknown how information about rotational and translational components of self-motion is integrated by vestibular pathways during active and/or passive motion. Accordingly, here, we compared the responses of neurons at the first central stage of vestibular processing to rotation, translation, and combined motion. Recordings were made in alert macaques from neurons in the vestibular nuclei involved in postural control and self-motion perception. In response to passive stimulation, neurons did not combine canal and otolith afferent information linearly. Instead, inputs were subadditively integrated with a weighting that was frequency dependent. Although canal inputs were more heavily weighted at low frequencies, the weighting of otolith input increased with frequency. In response to active stimulation, neuronal modulation was significantly attenuated (∼ 70%) relative to passive stimulation for rotations and translations and even more profoundly attenuated for combined motion due to subadditive input integration. Together, these findings provide insights into neural computations underlying the integration of semicircular canal and otolith inputs required for accurate posture and motor control, as well as perceptual stability, during everyday life.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».