MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2997135524 · doi:10.1523/jneurosci.0736-19.2019

Generation, Coordination, and Evolution of Neural Circuits for Vocal Communication

2020· review· en· W2997135524 sur OpenAlexaff
Darcy B. Kelley, Irene H. Ballagh, Charlotte L. Barkan, Andrés Bendesky, Taffeta M. Elliott, Ben J. Evans, Ian C. Hall, Young Mi Kwon, Ursula Kwong-Brown, Elizabeth C. Leininger, Emilie C. Perez, Heather J. Rhodes, Avelyne S. Villain, Ayako Yamaguchi, Erik Zornik

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Integrative Organismal SystemsNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersAlfred P. Sloan FoundationHoward Hughes Medical InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésHindbrainBiologyCentral pattern generatorCourtshipForebrainVertebrateNeuroscienceBiological neural networkXenopusSensory systemCommunicationEvolutionary biologyPsychologyEcologyAcousticsCentral nervous systemGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many species, vocal communication is essential for coordinating social behaviors including courtship, mating, parenting, rivalry, and alarm signaling. Effective communication requires accurate production, detection, and classification of signals, as well as selection of socially appropriate responses. Understanding how signals are generated and how acoustic signals are perceived is key to understanding the neurobiology of social behaviors. Here we review our long-standing research program focused on Xenopus , a frog genus which has provided valuable insights into the mechanisms and evolution of vertebrate social behaviors. In Xenopus laevis , vocal signals differ between the sexes, through development, and across the genus, reflecting evolutionary divergence in sensory and motor circuits that can be interrogated mechanistically. Using two ex vivo preparations, the isolated brain and vocal organ, we have identified essential components of the vocal production system: the sexually differentiated larynx at the periphery, and the hindbrain vocal central pattern generator (CPG) centrally, that produce sex- and species-characteristic sound pulse frequencies and temporal patterns, respectively. Within the hindbrain, we have described how intrinsic membrane properties of neurons in the vocal CPG generate species-specific vocal patterns, how vocal nuclei are connected to generate vocal patterns, as well as the roles of neurotransmitters and neuromodulators in activating the circuit. For sensorimotor integration, we identified a key forebrain node that links auditory and vocal production circuits to match socially appropriate vocal responses to acoustic features of male and female calls. The availability of a well supported phylogeny as well as reference genomes from several species now support analysis of the genetic architecture and the evolutionary divergence of neural circuits for vocal communication. Xenopus thus provides a vertebrate model in which to study vocal communication at many levels, from physiology, to behavior, and from development to evolution. As one of the most comprehensively studied phylogenetic groups within vertebrate vocal communication systems, Xenopus provides insights that can inform social communication across phyla.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations59
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeuroscienceMême sujetAnimal Vocal Communication and BehaviorTravaux en français237 207