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Enregistrement W3102677791 · doi:10.1523/jneurosci.1885-20.2020

Mapping the Dynamic Recruitment of Spinal Neurons during Fictive Locomotion

2020· article· en· W3102677791 sur OpenAlexafffund
Vladimir Rančić, Klaus Ballanyi, Simon Gosgnach

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésCentral pattern generatorNeuroscienceSpinal cordCpG siteBiologyBiological neural networkLocomotor activityAnatomyInhibitory postsynaptic potentialRhythmPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The basic rhythmic activity that underlies stepping is generated by a neural network, situated in the spinal cord, known as the locomotor central pattern generator (CPG). While a series of lesion experiments have demonstrated that the mammalian locomotor CPG is distributed throughout the ventral portion of the caudal spinal cord, the specific transverse distribution of this neural network is unclear. Here we evoke fictive locomotor activity of various frequencies in upright spinal cords prepared from male and female neonatal mice. This preparation enables us to use an imaging approach to identify locomotor-related cells across the transverse plane of the spinal cord. Results indicate that there is a clear shift in the recruitment of cells toward the ventromedial, and away from the ventrolateral, spinal cord as the frequency of fictive locomotion increases. Surprisingly, the analysis of multiple frequencies of fictive locomotion in the same spinal cord indicates that few neurons are involved in locomotor outputs across multiple speeds. Collectively, these experiments allow us to map the transverse distribution of the locomotor CPG and highlight the pattern of dynamic recruitment that occurs within this neural circuit as the frequency is altered. Our findings are consistent with data indicating that there is a speed-dependent recruitment of interneuronal populations during locomotion and suggest that the locomotor CPG is not a static network, but rather the specific cells recruited vary extensively based on demand. SIGNIFICANCE STATEMENT In this article, we use an imaging approach to identify all those cells that are rhythmically active at the same frequency as fictive locomotion recorded from the ventral roots of the isolated spinal cord. These experiments allow us to map the distribution of locomotor-related cells across the transverse plane of the spinal cord and identify the recruitment pattern of these cells as the frequency of locomotor outputs is altered. Our results indicate that there are drastic changes in the specific neurons activated at different frequencies and provide support for the concept that the locomotor central pattern generator is a modular network with speed-dependent recruitment of interneuronal components.

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 enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,146

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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