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Enregistrement W3093887186 · doi:10.1523/jneurosci.0999-20.2020

Structure of Population Activity in Primary Motor Cortex for Single Finger Flexion and Extension

2020· article· en· W3093887186 sur OpenAlexafffund
Spencer A. Arbuckle, Jeff Weiler, Eric A. Kirk, Charles L. Rice, Marc H. Schieber, J. Andrew Pruszynski, Naveed Ejaz, Jörn Diedrichsen

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCanada Research ChairsCanada First Research Excellence FundFondation Brain CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésPrimary motor cortexFunctional magnetic resonance imagingNeurosciencePopulationElectrophysiologyMotor cortexMotor controlPsychologyExtension (predicate logic)CommunicationComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How is the primary motor cortex (M1) organized to control fine finger movements? We investigated the population activity in M1 for single finger flexion and extension, using 7T functional magnetic resonance imaging (fMRI) in female and male human participants and compared these results to the neural spiking patterns recorded in two male monkeys performing the identical task. fMRI activity patterns were distinct for movements of different fingers, but were quite similar for flexion and extension of the same finger. In contrast, spiking patterns in monkeys were quite distinct for both fingers and directions, which is similar to what was found for muscular activity patterns. The discrepancy between fMRI and electrophysiological measurements can be explained by two (non-mutually exclusive) characteristics of the organization of finger flexion and extension movements. Given that fMRI reflects predominantly input and recurrent activity, the results can be explained by an architecture in which neural populations that control flexion or extension of the same finger produce distinct outputs, but interact tightly with each other and receive similar inputs. Additionally, neurons tuned to different movement directions for the same finger (or combination of fingers) may cluster closely together, while neurons that control different finger combinations may be more spatially separated. When measuring this organization with fMRI at a coarse spatial scale, the activity patterns for flexion and extension of the same finger would appear very similar. Overall, we suggest that the discrepancy between fMRI and electrophysiological measurements provides new insights into the general organization of fine finger movements in M1. SIGNIFICANCE STATEMENT The primary motor cortex (M1) is important for producing individuated finger movements. Recent evidence shows that movements that commonly co-occur are associated with more similar activity patterns in M1. Flexion and extension of the same finger, which never co-occur, should therefore be associated with distinct representations. However, using carefully controlled experiments and multivariate analyses, we demonstrate that human fMRI activity patterns for flexion or extension of the same finger are highly similar. In contrast, spiking patterns measured in monkey M1 are clearly distinct. This suggests that populations controlling opposite movements of the same finger, while producing distinct outputs, may cluster together and share inputs and local processing. These results provide testable hypotheses about the organization of hand control in M1.

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)0,001
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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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