Asymmetric effective connectivity between primate anterior cingulate and lateral prefrontal cortex revealed by electrical microstimulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The anterior cingulate cortex (ACC) and lateral prefrontal cortex (IPFC) of the non-human primate show neural firing correlations and synchronize at theta and beta frequencies during the monitoring and shifting of attention. These functional interactions might be based on synaptic connectivity that is equally efficacious in both directions, but it might be that there are systematic asymmetries in connectivity consistent with reports of more effective inhibition within the ACC than IPFC, or with a preponderance of ACC projections synapsing onto inhibitory neurons in the IPFC. Here, we tested effective ACC-IPFC connectivity in awake monkeys and report systematic asymmetries in the temporal patterning and latencies of effective connectivity as measured using electrical microstimulation. We found that ACC stimulation triggered evoked fields (EFPs) were more likely to be multiphasic in the IPFC than in the reverse direction, with a large proportion of connections showing 2-4 inflection points resembling resonance in the 20-30 Hz beta frequency range. Stimulation of ACC → IPFC resulted, on average, in shorter-latency EFPs than IPFC → ACC. Overall, latencies and connectivity strength varied more than two-fold depending on the precise anterior-to-posterior location of the connections. These findings reveal systematic asymmetries in effective connectivity between ACC and IPFC in the awake non-human primate and document the spatial and temporal patchiness of effective synaptic connections. We speculate that measuring effective connectivity profiles will be essential for understanding how local synaptic efficacy and synaptic connectivity translates into functional neuronal interactions to support adaptive behaviors.
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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) | 0,000 | 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.
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 ».