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Enregistrement W3001203561 · doi:10.1038/s41398-020-0713-1

Stress impacts sensory variability through cortical sensory activity motifs

2020· article· en· W3001203561 sur OpenAlexafffund
Alexander McGirr, Jeffrey LeDue, Allen W. Chan, James D. Boyd, Paul D. Metzak, Timothy H. Murphy

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaMcGill University Health CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésSensory systemSomatosensory systemNeuroscienceSensory processingSensory gatingNeocortexSensory cortexPsychologyGating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medically unexplained symptoms in depression are common. These individual-specific complaints are often considered an 'idiom of distress', yet animal studies suggest that cortical sensory representations are flexible and influenced by spontaneous cortical activity. We hypothesized that stress would reveal activity dynamics in somatosensory cortex resulting in greater sensory-evoked response variability. Using millisecond resolution in vivo voltage sensitive dye (VSD) imaging in mouse neocortex, we characterized spontaneous regional depolarizations within limb and barrel regions of somatosensory cortex, or spontaneous sensory motifs, and their influence on sensory variability. Stress revealed an idiosyncratic increase in spontaneous sensory motifs that is normalized by selective serotonin reuptake inhibitor treatment. Spontaneous motif frequency is associated with increased variability in sensory-evoked responses, and we optogenetically demonstrate that regional depolarization in somatosensory cortex increases sensory-evoked variability for seconds. This reveals a putative circuit level target for changes in sensory processing and for unexplained physical complaints in stress-related psychopathology.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,803

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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