Modelling spinal circuitry involved in locomotor pattern generation: insights from the effects of afferent stimulation
Notice bibliographique
Résumé
A computational model of the mammalian spinal cord circuitry incorporating a two-level central pattern generator (CPG) with separate half-centre rhythm generator (RG) and pattern formation (PF) networks has been developed from observations obtained during fictive locomotion in decerebrate cats. Sensory afferents have been incorporated in the model to study the effects of afferent stimulation on locomotor phase switching and step cycle period and on the firing patterns of flexor and extensor motoneurones. Here we show that this CPG structure can be integrated with reflex circuits to reproduce the reorganization of group I reflex pathways occurring during locomotion. During the extensor phase of fictive locomotion, activation of extensor muscle group I afferents increases extensor motoneurone activity and prolongs the extensor phase. This extensor phase prolongation may occur with or without a resetting of the locomotor cycle, which (according to the model) depends on the degree to which sensory input affects the RG and PF circuits, respectively. The same stimulation delivered during flexion produces a temporary resetting to extension without changing the timing of following locomotor cycles. The model reproduces this behaviour by suggesting that this sensory input influences the PF network without affecting the RG. The model also suggests that the different effects of flexor muscle nerve afferent stimulation observed experimentally (phase prolongation versus resetting) result from opposing influences of flexor group I and II afferents on the PF and RG circuits controlling the activity of flexor and extensor motoneurones. The results of modelling provide insights into proprioceptive control of locomotion.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».