Precuneus shares intrinsic functional architecture in humans and monkeys
Notice bibliographique
Résumé
Evidence from macaque monkey tracing studies suggests connectivity-based subdivisions within the precuneus, offering predictions for similar subdivisions in the human. Here we present functional connectivity analyses of this region using resting-state functional MRI data collected from both humans and macaque monkeys. Three distinct patterns of functional connectivity were demonstrated within the precuneus of both species, with each subdivision suggesting a discrete functional role: (i) the anterior precuneus, functionally connected with the superior parietal cortex, paracentral lobule, and motor cortex, suggesting a sensorimotor region; (ii) the central precuneus, functionally connected to the dorsolateral prefrontal, dorsomedial prefrontal, and multimodal lateral inferior parietal cortex, suggesting a cognitive/associative region; and (iii) the posterior precuneus, displaying functional connectivity with adjacent visual cortical regions. These functional connectivity patterns were differentiated from the more ventral networks associated with the posterior cingulate, which connected with limbic structures such as the medial temporal cortex, dorsal and ventromedial prefrontal regions, posterior lateral inferior parietal regions, and the lateral temporal cortex. Our findings are consistent with predictions from anatomical tracer studies in the monkey, and provide support that resting-state functional connectivity (RSFC) may in part reflect underlying anatomy. These subdivisions within the precuneus suggest that neuroimaging studies will benefit from treating this region as anatomically (and thus functionally) heterogeneous. Furthermore, the consistency between functional connectivity networks in monkeys and humans provides support for RSFC as a viable tool for addressing cross-species comparisons of functional neuroanatomy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».