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Enregistrement W4315432772 · doi:10.1088/1741-2552/acb1d7

A geometric approach to quantifying the neuromodulatory effects of persistent inward currents on individual motor unit discharge patterns

2023· article· en· W4315432772 sur OpenAlexafffund
James A. Beauchamp, Gregory E. P. Pearcey, Obaid U. Khurram, Matthieu K. Chardon, Y. Curtis Wang, Randall K. Powers, Julius P. A. Dewald, C. J. Heckman

Notice bibliographique

RevueJournal of Neural Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Heart, Lung, and Blood InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésExcitatory postsynaptic potentialInhibitory postsynaptic potentialMotor unitNeuromodulationNeurosciencePhysicsChemistryBiologyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective. All motor commands flow through motoneurons, which entrain control of their innervated muscle fibers, forming a motor unit (MU). Owing to the high fidelity of action potentials within MUs, their discharge profiles detail the organization of ionotropic excitatory/inhibitory as well as metabotropic neuromodulatory commands to motoneurons. Neuromodulatory inputs (e.g. norepinephrine, serotonin) enhance motoneuron excitability and facilitate persistent inward currents (PICs). PICs introduce quantifiable properties in MU discharge profiles by augmenting depolarizing currents upon activation (i.e. PIC amplification) and facilitating discharge at lower levels of excitatory input than required for recruitment (i.e. PIC prolongation). Approach . Here, we introduce a novel geometric approach to estimate neuromodulatory and inhibitory contributions to MU discharge by exploiting discharge non-linearities introduced by PIC amplification during time-varying linear tasks. In specific, we quantify the deviation from linear discharge (‘brace height’) and the rate of change in discharge (i.e. acceleration slope, attenuation slope, angle). We further characterize these metrics on a simulated motoneuron pool with known excitatory, inhibitory, and neuromodulatory inputs and on human MUs (number of MUs; Tibialis Anterior: 1448, Medial Gastrocnemius: 2100, Soleus: 1062, First Dorsal Interosseus: 2296). Main results . In the simulated motor pool, we found brace height and attenuation slope to consistently indicate changes in neuromodulation and the pattern of inhibition (excitation–inhibition coupling), respectively, whereas the paired MU analysis (Δ F ) was dependent on both neuromodulation and inhibition pattern. Furthermore, we provide estimates of these metrics in human MUs and show comparable variability in Δ F and brace height measures for MUs matched across multiple trials. Significance . Spanning both datasets, we found brace height quantification to provide an intuitive method for achieving graded estimates of neuromodulatory and inhibitory drive to individual MUs. This complements common techniques and provides an avenue for decoupling changes in the level of neuromodulatory and pattern of inhibitory motor commands.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations51
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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