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Enregistrement W4384071719 · doi:10.7554/elife.88551.1

Myomatrix arrays for high-definition muscle recording

2023· preprint· en· W4384071719 sur OpenAlexaff
Bryce Chung, Muneeb Zia, Kyle Thomas, Jonathan A. Michaels, Amanda Jacob, Andrea Pack, Kailash Nagapudi, Lay Heng Teng, Eduardo Arrambide, Logan Ouellette, Nicole Oey, Rhuna Gibbs, Philip Anschutz, Jiaao Lu, Yu Wu, Mehrdad Kashefi, Tomomichi Oya, Rhonda Kersten, Alice C. Mosberger, Sean O’Connell, Runming Wang, Hugo Gravato Marques, Ana Rita Mendes, Constanze Lenschow, Gayathri Kondakath, Jeong Jun Kim, William Olson, Kiara N. Quinn, Pierce Perkins, Graziana Gatto, Ayesha Thanawalla, Susan Coltman, Taegyo Kim, Trevor Smith, Benjamin I. Binder‐Markey, Martin Zaback, Christopher K. Thompson, Simon F. Giszter, Abigail L. Person, Martyn Goulding, Eiman Azim, Nitish V. Thakor, Daniel H. O’Connor, Barry A. Trimmer, Susana Q. Lima, Megan R. Carey, Chethan Pandarinath, Rui M. Costa, J. Andrew Pruszynski, Muhannad S. Bakir, Samuel J. Sober

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEmory University
Mots-clésNeuroscienceMotor unitMotor controlMotor systemComputer scienceMotor neuronNervous systemBiologyMotor unit recruitmentElectrophysiologyElectromyography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Neurons coordinate their activity to produce an astonishing variety of motor behaviors. Our present understanding of motor control has grown rapidly thanks to new methods for recording and analyzing populations of many individual neurons over time. In contrast, current methods for recording the nervous system’s actual motor output – the activation of muscle fibers by motor neurons – typically cannot detect the individual electrical events produced by muscle fibers during natural behaviors and scale poorly across species and muscle groups. Here we present a novel class of electrode devices (“Myomatrix arrays”) that record muscle activity at cellular resolution across muscles and behaviors. High-density, flexible electrode arrays allow for stable recordings from the muscle fibers activated by a single motor neuron, called a “motor unit”, during natural behaviors in many species, including mice, rats, primates, songbirds, frogs, and insects. This technology therefore allows the nervous system’s motor output to be monitored in unprecedented detail during complex behaviors across species and muscle morphologies. We anticipate that this technology will allow rapid advances in understanding the neural control of behavior and in identifying pathologies of the motor system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,148 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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