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Enregistrement W2803508364 · doi:10.1242/jeb.178095

Stumbling corrective reaction elicited by mechanical and electrical stimulation of the saphenous nerve in walking mice

2018· article· en· W2803508364 sur OpenAlexafffund
William Paganini Mayer, Turgay Akay

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon channel regulation and function
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie Medical Research Foundation
Mots-clésStimulationSaphenous nerveNerve stimulationMedicinePhysical medicine and rehabilitationAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to walk around in a natural environment requires the capacity to cope with unexpected obstacles that may disrupt locomotion. One such mechanism is called the stumbling corrective reaction (SCR) that enables animals to step over obstacles that would otherwise disturb the progression of swing movement. Here we use in vivo motion analysis and physiological recording techniques to describe the SCR in mice. We show that SCR can be elicited consistently in mice during locomotion by inserting an obstacle along the path of leg movement during swing phase. Furthermore, we show that the same behavior can be elicited if the saphenous nerve, a cutaneous nerve that would detect contact of the leg with an object, is stimulated electrically. This suggests that cutaneous afferent feedback is sufficient to elicit SCR. We further show that the SCR is phase dependent occurring only with stimulation during swing phase, but not during early stance. During SCR elicited by either method, the foot is lifted higher to clear the object by flexing the knee, via the semitendinosus muscle, and ankle joint, by tibialis anterior contraction. The latter also exhibits a brief extension before flexion onset. Our data provide a detailed description of SCR in mice and will be crucial for future research that aims to identify the interneurons of the premotor network controlling SCR and its neuronal mechanisms by combining motion analysis, electrophysiology, and mouse genetics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations39
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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