Modelling spinal circuitry involved in locomotor pattern generation: insights from deletions during fictive locomotion
Notice bibliographique
Résumé
The mammalian spinal cord contains a locomotor central pattern generator (CPG) that can produce alternating rhythmic activity of flexor and extensor motoneurones in the absence of rhythmic input and proprioceptive feedback. During such fictive locomotor activity in decerebrate cats, spontaneous omissions of activity occur simultaneously in multiple agonist motoneurone pools for a number of cycles. During these 'deletions', antagonist motoneurone pools usually become tonically active but may also continue to be rhythmic. The rhythmic activity that re-emerges following a deletion is often not phase shifted. This suggests that some neuronal mechanism can maintain the locomotor period when motoneurone activity fails. To account for these observations, a simplified computational model of the spinal circuitry has been developed in which the locomotor CPG consists of two levels: a half-centre rhythm generator (RG) and a pattern formation (PF) network, with reciprocal inhibitory interactions between antagonist neural populations at each level. The model represents a network of interacting neural populations with single interneurones and motoneurones described in the Hodgkin-Huxley style. The model reproduces the range of locomotor periods and phase durations observed during real locomotion in adult cats and permits independent control of the level of motoneurone activity and of step cycle timing. By altering the excitability of neural populations within the PF network, the model can reproduce deletions in which motoneurone activity fails but the phase of locomotor oscillations is maintained. The model also suggests criteria for the functional identification of spinal interneurones involved in the mammalian locomotor pattern generation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».