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Enregistrement W4327860821 · doi:10.1101/2023.03.17.533173

Structured connectivity in the output of the cerebellar cortex

2023· preprint· en· W4327860821 sur OpenAlexafffund
Kim M. Gruver, Jenny W. Y. Jiao, Eviatar Fields, Sen Song, P. Jesper Sjöström, Alanna J. Watt

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésNeuroscienceCerebellumOptogeneticsCerebellar cortexDeep cerebellar nucleiPurkinje cellNucleusBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Circuits in the brain are built from connections between neurons, where the spatial organization and functional properties of these connections determines circuit function. In the cerebellum, Purkinje cells transmit information to neurons in the cerebellar nuclei, but how Purkinje cell – nuclear neuron connections are organized remains unclear. Here, we explored the connections between Purkinje cells and cerebellar nuclear neurons using whole-cell electrophysiology and optogenetics to produce spatial connectivity maps of cerebellar cortical output. We observed non-random connectivity between Purkinje cells and their target neurons, with inputs to cerebellar nuclear neurons clustering along cerebellar transverse zones. While many nuclear neurons received inputs from a single zone, a number of different connectivity motifs were observed. Neurons receiving inputs from all four zones were more common than predicted by a random model and showed topographic organization in the nucleus. Finally, we observed that small Purkinje cell inputs were sufficient to pause the output of nuclear neurons, suggesting that widespread Purkinje cell synchrony may not be necessary to influence cerebellar output. These findings reveal cerebellar nuclear neurons as an important locus of multimodal cerebellar integration.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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