Regional variation in cholinergic terminal activity determines the non-uniform occurrence of cortical slow-wave activity during REM sleep
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sleep consists of two basic stages: non-rapid eye movement (NREM) and rapid eye movement (REM) sleep. NREM sleep is characterized by slow high-amplitude cortical EEG signals, while REM sleep is characterized desynchronized cortical rhythms. While, until recently, it has been widely believed that cortical activity during REM sleep is globally desynchronized, recent electrophysiological studies showed slow waves (SW) in some cortical areas during REM sleep. Electrophysiological techniques, however, have been unable to resolve the regional structure of these activities, due to relatively sparse sampling. We mapped functional gradients in cortical activity during REM sleep using mesoscale imaging in mice, and observed local SW patterns occurring mainly in somatomotor and auditory cortical regions, with minimum presence within the default mode network. The role of the cholinergic system in local desynchronization during REM sleep was also explored by calcium imaging of cholinergic terminal activity within the mouse cortex. Terminal activity was weaker in regions exhibiting SW activity more frequently during REM sleep. We also analyzed Allen Mouse Brain Connectivity dataset and found that these regions have weaker cholinergic projections from the basal forebrain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».