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Enregistrement W4384276920 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e18315

Serotonin increases population coding of behaviorally relevant stimuli by enhancing responses of ON but not OFF-type sensory neurons

2023· article· en· W4384276920 sur OpenAlexafffund
Mariana M. Márquez, Maurice J. Chacron

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroscienceSensory systemStimulus (psychology)PopulationStimulationSensory stimulation therapyNeuromodulationNeural codingPerceptionPsychologyBiologyMedicineCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How neural populations encode sensory input to generate behavioral responses remains a central problem in systems neuroscience. Here we investigated how neuromodulation influences population coding of behaviorally relevant stimuli to give rise to behavior in the electrosensory system of the weakly electric fish Apteronotus leptorhynchus . We performed multi-unit recordings from ON and OFF sensory pyramidal cells in response to stimuli whose amplitude (i.e., envelope) varied in time, before and after electrical stimulation of the raphe nuclei. Overall, raphe stimulation increased population coding by ON- but not by OFF-type cells, despite both cell types showing similar sensitivities to the stimulus at the single neuron level. Surprisingly, only changes in population coding by ON-type cells were correlated with changes in behavioral responses. Taken together, our results show that neuromodulation differentially affects ON vs. OFF-type cells in order to enhance perception of behaviorally relevant sensory input.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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