Functional Organization of Frontoparietal Cortex in the Marmoset Investigated with Awake Resting-State fMRI
Notice bibliographique
Résumé
Frontoparietal networks contribute to complex cognitive functions in humans and macaques, such as working memory, attention, task-switching, response suppression, grasping, reaching, and eye movement control. However, there has been no comprehensive examination of the functional organization of frontoparietal networks using functional magnetic resonance imaging in the New World common marmoset monkey (Callithrix jacchus), which is now widely recognized as a powerful nonhuman primate experimental animal. In this study, we employed hierarchical clustering of interareal blood oxygen level-dependent signals to investigate the hypothesis that the organization of the frontoparietal cortex in the marmoset follows the organizational principles of the macaque frontoparietal system. We found that the posterior part of the lateral frontal cortex (premotor regions) was functionally connected to the anterior parietal areas, while more anterior frontal regions (frontal eye field [FEF]) were connected to more posterior parietal areas (the region around the lateral intraparietal area [LIP]). These overarching patterns of interareal organization are consistent with a recent macaque study. These findings demonstrate parallel frontoparietal processing streams in marmosets and support the functional similarities of FEF-LIP and premotor-anterior parietal pathways between marmoset and macaque.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».