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Enregistrement W3213507974 · doi:10.1523/eneuro.0432-21.2021

The Role of Muscle Spindle Feedback in the Guidance of Hindlimb Movement by the Ipsilateral Forelimb during Locomotion in Mice

2021· article· en· W3213507974 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueeNeuro · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésForelimbHindlimbQuadrupedalismSwingMechanism (biology)Muscle spindle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Safe and efficient locomotion relies on placing the foot on a reliable surface at the end of each leg swing movement. Visual information has been shown to be important for determining the location of foot placement in humans during walking when precision is required. Yet in quadrupedal animals where the hindlimbs are outside of the visual field, such as in mice, the mechanisms by which precise foot placement is achieved remain unclear. Here we show that the placement of the hindlimb paw is determined by the position of the forelimb paw during normal locomotion and in the presence of perturbations. When a perturbation elicits a stumbling corrective reaction, we found that the forelimb paw shifts posteriorly relative to body at the end of stance, and this spatial shift is echoed in hindlimb paw placement at the end of the swing movement. Using a mutant mouse line in which muscle spindle feedback is selectively removed, we show that this posterior shift of paw placement is dependent on muscle spindle feedback in the hindlimb but not in the forelimb. These findings uncover a neuronal mechanism that is independent of vision to ensure safe locomotion during perturbation. This mechanism adds to our general knowledge of how the nervous system controls targeted limb movements and could inform the development of autonomous walking machines.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,143

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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