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Enregistrement W4307825691 · doi:10.1101/2022.10.29.514374

Routing States Transition During Oscillatory Bursts and Attentional Selection

2022· preprint· en· W4307825691 sur OpenAlexfundno aff
Kianoush Banaie Boroujeni, Thilo Womelsdorf

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroscienceStriatumRouting (electronic design automation)Ventral striatumAnterior cingulate cortexPsychologyComputer scienceBiologyCognitionComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Neural information routing relies on spatiotemporal activity dynamics across interconnected brain areas. However, it remains unclear how routing states emerge at fast spiking timescales and interact with the slower activity dynamics of larger networks during cognitive processes. Here, we show that localized neural spiking events generate long-range directional routing states with spiking activity in distant brain areas that dynamically switch or amplify during oscillatory bursts, selective attention, and decision-making. Computational modeling and neural recordings from lateral prefrontal cortex (LPFC), anterior cingulate cortex (ACC), and striatum of nonhuman primates revealed that cross-areal, directional routing states arise within ∼20 ms around spikes of single neurons. On average, LPFC spikes led activity in the ACC and striatum by few milliseconds. The routing state was amplified during LPFC beta bursts between the LPFC and striatum and switched direction during ACC theta/alpha bursts between ACC and LPFC. Selective attention amplified the lead of these theta/alpha-specific lead-ensembles in the ACC, while decision-making amplified the lead of ACC and LPFC spiking output over the striatum. Notably, the fast lead/lag relationships of cross-areal neuronal ensembles that were modulated by attention states or decision-making predicted firing rate dynamics of their neurons during those functional states at slower timescales. Overall, our findings demonstrate directional routing of spiking activity across nonhuman primate frontal and striatal areas, as well as the functional and network states that modulate the direction and magnitude of these interactions. Summary Fast spatio-temporal dynamics of brain activity subserves the routing of information across distant regions and is integral to flexible cognition, decision-making, and selective attention. This study demonstrates that routing dynamics emerge as 20 ms brief lead and lag relationships of spiking activities across distant brain areas. The direction and magnitude of the lead and lag relationships systematically switched during frequency-specific oscillatory bursts and when attention shifts to visual cues.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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