Multimodal measures of spontaneous brain activity reveals both common and divergent patterns of cortical functional organization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Work in humans and animals shows that the brain can be decomposed into large-scale functional networks. Whereas most studies, especially in humans, use the blood-oxygenation-level-dependent (BOLD) signal, the relationship between BOLD and neuronal activity is complex and incompletely understood. This limits our ability to interpret and apply measures derived from fMRI-BOLD. Here, we employ wide-field Ca 2+ imaging simultaneously recorded with fMRI-BOLD in highly-sampled mice expressing GCaMP6f in excitatory neurons. These unique data enabled us to characterize the similarities and differences between networks discoverable by each modality. Importantly, we applied a network partitioning approach that uses a mixed-membership algorithm, which allows brain regions to participate in multiple networks with varying strengths. This contrasts with assuming regions belong to only one network. Our findings demonstrate that (1) most BOLD networks are detected via Ca 2+ signals. (2) There is considerable overlapping—as opposed to disjoint—network organization that is evident from both modalities. (3) Large-scale networks determined by Ca 2+ signals at low temporal frequencies (0.01 – 0.5 Hz )—as opposed to higher frequencies (0.5 – 5 Hz )—are more similar to those determined by BOLD. (4) Despite many similarities, differences emerge across modes including the spatial distribution of membership diversity (the extent to which regions affiliate with multiple networks). In sum, Ca 2+ imaging of excitatory neurons confirms that the mouse cortex is functionally organized into overlapping large-scale networks in a manner that reflects many, but not all, properties observable with simultaneous fMRI-BOLD; affirming the neural origins of patterns of brain organization that are evident in a clinically accessible neuroimaging modality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».