Nigral Glutamatergic Neurons Control the Speed of Locomotion
Notice bibliographique
Résumé
The mesencephalic locomotor region (MLR) plays a crucial role in locomotor control. In vertebrates, stimulation of the MLR at increasing intensities elicits locomotion of growing speed. This effect has been presumed to result from higher brain inputs activating the MLR like a dimmer switch. Here, we show in lampreys (Petromyzon marinus) of either sex that incremental stimulation of a region homologous to the mammalian substantia nigra pars compacta (SNc) evokes increasing activation of MLR cells with a graded increase in the frequency of locomotor movements. Neurons co-storing glutamate and dopamine were found to project from the primal SNc to the MLR. Blockade of glutamatergic transmission largely diminished MLR cell responses and locomotion. Local blockade of D1receptors in the MLR decreased locomotor frequency, but did not disrupt the SNc-evoked graded control of locomotion. Our findings revealed the presence of a glutamatergic input to the MLR originating from the primal SNc that evokes graded locomotor movements. SIGNIFICANCE STATEMENTThe mesencephalic locomotor region (MLR) plays a crucial role in the control of locomotion. It projects downward to reticulospinal neurons that in turn activate the spinal locomotor networks. Increasing the intensity of MLR stimulation produces a growing activation of reticulospinal cells and a progressive increase in the speed of locomotor movements. Since the discovery of the MLR some 50 years ago, it has been presumed that higher brain regions activate the MLR in a graded fashion, but this has not been confirmed yet. Here, using a combination of techniques from cell to behavior, we provide evidence of a new glutamatergic pathway activating the MLR in a graded fashion, and consequently evoking a progressive increase in locomotor output.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».