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Enregistrement W2796505589 · doi:10.1101/302125

Timing Determines Tuning: a Rapid Spatiotemporal Transformation in Superior Colliculus Neurons During Reactive Gaze Shifts

2018· preprint· en· W2796505589 sur OpenAlexaff
Morteza Sadeh, Amirsaman Sajad, Hongying Wang, Xiaogang Yan, J. Douglas Crawford

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazeSuperior colliculusNeuroscienceEye movementPsychologyStimulus (psychology)Computer scienceCommunicationArtificial intelligenceCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gaze saccades –rapid shifts of the eyes and head toward a goal— have provided fundamental insights into the neural control of movement. For example, it has been shown that the superior colliculus (SC) transforms a visual target (T) code to future gaze (G) location commands after a memory delay. However, this transformation has not been observed in ‘reactive’ saccades made directly to a stimulus, so its contribution to normal gaze behavior is unclear. Here, we tested this using a quantitative measure of the spatial continuum between T and G coding based on variable gaze errors. We demonstrate that a rapid T-G transformation occurs between SC visual and motor responses during reactive saccades, even within visuomotor cells, with a continuous spatiotemporal shift in coding occurring in cell types (visual, visuomotor, motor). We further show that the primary determinant of this spatial code was not the intrinsic visual-motor index of different cells or populations, but rather the timing of the response in all cells. These results suggest that the SC provides a rapid spatiotemporal transformation for normal gaze saccades, that its motor responses contribute to variable gaze errors, and that those errors arise from a noisy spatiotemporal transformation involving all SC neurons. Significance Statement Oculomotor studies have demonstrated visuomotor transformations in structures like the superior colliculus with the use of trained behavioral manipulations, like the memory delay and antisaccades tasks, but it is not known how this happens during normal saccades. Here, using a spatiotemporal model fitting method based on endogenous gaze errors in ‘reactive’ gaze saccades, we show that the superior colliculus provides a rapid spatiotemporal transformation from target to gaze coding that involves visual, visuomotor, and motor neurons. This technique demonstrates that SC spatial codes are not fixed, and may provide a quantitative biomarker for assessing the health of sensorimotor transformations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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