The gradient in gray matter thickness across auditory cortex and differential cortical thickness changes following perinatal deafness
Notice bibliographique
Résumé
In the absence of hearing during development, the brain adapts and repurposes what was destined to become auditory cortex. As cortical thickness is commonly used as a proxy to identify cortical regions that have undergone plastic changes, the purpose of this investigation was to compare cortical thickness patterns between hearing and deaf cats. In this study, normal hearing (n = 29) and deaf (n = 26) cats were scanned to examine cortical thickness in hearing controls, as well as differential changes in thickness as a consequence of deafness. In hearing cats, a gradient in cortical thickness was identified across auditory cortex in which it is thinner in more dorsal regions and thicker in more ventral regions. Compared with hearing controls, differential thickening and thinning was observed in specific regions of deaf auditory cortex. More dorsal regions were found to be bilaterally thicker in the deaf group, while more ventral regions in the left hemisphere were thinner. The location and nature of these changes creates a gradient along the dorsoventral axis, wherein dorsal auditory cortical fields are thicker, whereas more ventral fields are thinner in deaf animals compared with hearing controls.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».