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Enregistrement W2807757147 · doi:10.1242/jeb.169995

Midbrain puts the pace in mice

2018· article· en· W2807757147 sur OpenAlexaboutno aff
Jan Stenum

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMidbrainNeurosciencePaceSpinal cordAnatomyBiologyCentral nervous systemGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Once in a while, I spot a mouse on a trail eagerly tiptoeing by before fleeing as I get closer. Sometimes, as the episode unfolds, I wonder how animals, including humans, control whether to walk in a leisurely fashion or to run for it. This question has also occurred to Nicolas Josset and his colleagues at Université Laval, Canada, and so the team decided to study a midbrain region in mice that sits atop the spinal cord and is highly conserved from fish to humans. When the region is electrically stimulated in animals, it sets the pace at which the animal moves like a volume knob: ramping up the intensity speeds up the animal so that it goes from a walking pattern into a run. While recent work in mice has clarified how neurons in the spinal cord set the speed and pattern of locomotion, the neural input from the brain remains poorly understood. To clarify how this region sets the pace, the team studied neurons in two separate areas of the region: the cuneiform nucleus and the pedunculopontine nucleus.To isolate each area's contribution to locomotor control, the team genetically modified neurons in mice to turn on when blue light was shone on them or to turn off with yellow light. To target each area's neurons, the team surgically inserted a 0.2 mm light probe into either area. In a series of experiments, Josset and his colleagues watched the response of the mice as they shone light in the areas – thereby turning on or off the neurons – for either short 10 ms periods or longer 1 s periods, while the mice sat still or matched the speed of a treadmill. To assess the responses of the mice, the team put reflective markers on the leg joints and filmed the mice on the treadmill to track their speed and whether they walked or ran.When the team stimulated the cuneiform neurons of a stationary mouse with a sequence of 10 ms bursts of blue light for a total of 1 s, the mouse set off on a short bout of running. However, when the team activated pedunculopontine neurons, the mouse remained at rest. This shows that neurons in the cuneiform nucleus are important for initiating locomotion.Next, the team tested how each area modifies locomotion. They activated neurons for 50 ms while the mice were running at a set speed on a treadmill and found that cuneiform neurons briefly sped up the mouse, while pedunculopontine neurons briefly slowed it down. When the team prolonged the activation to a sequence of 10 ms intervals for 1 s, the cuneiform neurons set the mouse into a fast running pattern, while the pedunculopontine neurons halted the mouse altogether. In a final experiment, the team tested whether the areas are necessary for locomotion by turning off the neurons with yellow light for 1 s. Turning off either cuneiform or pedunculopontine neurons slowed down or stopped the mice. This suggests that the cuneiform and pedunculopontine neurons have two different roles: cuneiform neurons initiate locomotion, increase speed and induce running, while pedunculopontine neurons decrease speed and regulate slow walking.Josset and colleagues’ results demonstrate that the midbrain comprises two areas that control either walking or running. As the midbrain region is conserved in species from lamprey to salamander, rabbit and monkeys, the two areas might apply their distinct functions similarly across vertebrates. Also, the team's results suggest that targeting neurons in the cuneiform nucleus, which speeds up locomotion, could help boost the effects of electrical brain stimulation in people with Parkinson's disease, which is used to alleviate the slowed movements that are a common symptom of the disease.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,332 · 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'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

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Publié2018
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