Neural filtering of physiological tremor oscillations to spinal motor neurons mediates short-term acquisition of a skill learning task
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The acquisition of a motor skill involves adaptations of spinal and supraspinal pathways to alpha motoneurons. In this study, we estimated the shared synaptic contributions of these pathways to understand the neural mechanisms underlying the short-term acquisition of a new force-matching task. High-density surface electromyography (HDsEMG) was acquired from the first dorsal interosseous (FDI; 7 males and 6 females) and tibialis anterior (TA; 7 males and 4 females) during 15 trials of an isometric force-matching task. For two selected trials ( pre- and post-skill acquisition), we decomposed the HDsEMG into motor unit spike trains, tracked motor units between trials, and calculated the mean discharge rate and the coefficient of variation of inter-spike interval (CoV ISI ). We also quantified the post/pre ratio of motor units’ coherence within delta, alpha, and beta bands. Improvements in force-matching were accompanied by a significant increase in the mean discharge rate and a decrease in CoV ISI for both muscles. Moreover, the area under the curve within alpha band decreased by ∼22% and ∼13% for the TA and FDI muscles, respectively, with no changes in the delta or beta bands. These reductions correlated significantly with increased coupling between force/neural drive and target oscillations. These results suggest that the short-term acquisition of a new force-matching skill is mediated by the attenuation of tremor oscillations in the shared synaptic inputs. In other words, the central nervous system acts as a matched filter to modulate the synaptic weights of shared inputs and suppress neural components unrelated to the specific task. Supported by simulations, a plausible mechanism behind these alpha band reductions may involve spinal interneurons’ phase-cancelling descending oscillations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».