The Role of Human Primary Motor Cortex in the Production of Skilled Finger Sequences
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Notice bibliographique
Résumé
Human primary motor cortex (M1) is essential for producing dexterous hand movements. Although distinct subpopulations of neurons are activated during single-finger movements, it remains unknown whether M1 also represents sequences of multiple finger movements. Using novel multivariate functional magnetic resonance imaging (fMRI) analysis techniques and combining evidence from both 3T and 7T fMRI data, we found that after 5 d of intense practice, premotor and parietal areas encoded the different movement sequences. There was little or no evidence for a sequence representation in M1. Instead, activity patterns in M1 could be fully explained by a linear combination of patterns for the constituent individual finger movements, with the strongest weight on the first finger of the sequence. Using passive replay of sequences, we show that this first-finger effect is due to neuronal processes involved in the active execution, rather than to a hemodynamic nonlinearity. These results suggest that M1 receives increased input from areas with sequence representations at the initiation of a sequence, but that M1 activity itself relates to the execution of component finger presses only. These results improve our understanding of the representation of finger sequences in the human neocortex after short-term training and provide important methodological advances for the study of long-term skill development. SIGNIFICANCE STATEMENT There is clear evidence that human primary motor cortex (M1) is essential for producing individuated finger movements, such as pressing a button. Over and above its involvement in movement execution, it is less clear whether M1 also plays a role in learning and controlling sequences of multiple finger movements, such as when playing the piano. Using cutting-edge multivariate fMRI analysis and carefully controlled experiments, we demonstrate here that, while premotor areas clearly show a sequence representation, activity patterns in M1 can be fully explained from the patterns for individual finger movements. The results provide important new insights into the interplay of M1 and premotor cortex for learning of sequential movements.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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.
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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 découle