Functional gradients in prefrontal regions and somatomotor networks reflect the effect of music training experience on cognitive aging
Notice bibliographique
Résumé
Studies showed that the top-down control of the prefrontal cortex (PFC) on sensory/motor cortices changes during cognitive aging. Although music training has demonstrated efficacy on cognitive aging, its brain mechanism is still far from clear. Current music intervention studies have paid insufficient attention to the relationship between PFC and sensory regions. Functional gradient provides a new perspective that allows researchers to understand network spatial relationships, which helps study the mechanism of music training that affects cognitive aging. In this work, we estimated the functional gradients in four groups, young musicians, young control, older musicians, and older control. We found that cognitive aging leads to gradient compression. Compared with young subjects, older subjects presented lower and higher principal gradient scores in the right dorsal and medial prefrontal and the bilateral somatomotor regions, respectively. Meanwhile, by comparing older control and musicians, we found a mitigating effect of music training on gradient compression. Furthermore, we revealed that the connectivity transitions between prefrontal and somatomotor regions at short functional distances are a potential mechanism for music to intervene in cognitive aging. This work contributes to understanding the neuroplasticity of music training on cognitive aging.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».