Directional information from neuronal ensembles in the primate orofacial sensorimotor cortex
Notice bibliographique
Résumé
Neurons in the arm and orofacial regions of the sensorimotor cortex in behaving monkeys display directional tuning of their activity during arm reaching and tongue protrusion, respectively. While studies on population activity abound for the arm motor cortex, how populations of neurons from the orofacial sensorimotor cortex represent direction has never been described. We therefore examined and compared the directional information contained in the spiking activity of populations of single neurons recorded simultaneously from chronically implanted microelectrode arrays in the orofacial primary motor (MIo, N = 345) and somatosensory (SIo, N = 336) cortices of monkeys (Macaca mulatta) as they protruded their tongue in different directions. Differential modulation to the direction of tongue protrusion was found in >60% of task-modulated neurons in MIo and SIo and was stronger in SIo (P < 0.05). Moreover, mutual information between direction and spiking was significantly higher in SIo compared with MIo at force onset and force offset (P < 0.01). Finally, the direction of tongue protrusion was accurately predicted on a trial-by-trial basis from the spiking activity of populations of MIo or SIo neurons by using a discrete decoder (P < 0.01). The highly reliable decoding was comparable between MIo and SIo neurons. However, the temporal evolution of the decoding performance differed between these two areas: MIo showed late-onset, fast-rising, and phasic performance, whereas SIo exhibited early-onset, slow-rising, and sustained performance. Overall, the results suggest that both MIo and SIo are highly involved in representing the direction of tongue protrusion but they differ in the amplitude and temporal processing of the directional information distributed across populations of neurons.
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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) | 0,000 | 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 ».