Self-Similarity and Spatial Periodicity in Cerebral Cortical Patterning: Structural Design Notes for Neural Tissue Architects
Notice bibliographique
Résumé
Tissue engineering is a powerful tool with which to systematically identify the determinants of biological functions. Applied to the design and fabrication of biomimetic brains, tissue engineering serves to disentangle the complex anatomy of neural circuits and pathways by recapitulating structure-function relationships in simplified model systems. The complex neuroanatomy of the cerebral cortex, with its enigmatic columnar and stratified cytoarchitectonic organization, represents a major challenge toward isolating the minimal set of elements that are required to assemble neural tissues with cognitive functions. Whereas considerable efforts have highlighted important genetic and physical correlates of early cortical tissue patterning, no substantive attempt to identify the determinants of how the cortices acquire their relatively conserved, narrow range of numbered layers is evident in the literature. Similarly, it is not yet clear whether cortical columns and laminae are functionally relevant or epiphenomena of embryonic neurodevelopment. Here, we demonstrate that spatial frequencies (m−1) derived from the width-to-height ratios of cerebral cortical columns predict sinusoids with a narrow range of spatial cycles over the average cortical thickness. The resulting periodicities, denoted by theoretical wavenumbers, reflect the number of observed cortical layers among humans and across several other species as revealed by a comparative anatomy approach. We present a hypothesis that cortical columns and their periodic layers are emergent of the intrinsic spatial dimensions of neurons and their nested, self-similar aggregate structures including minicolumns. Finally, we discuss the implications of periodic tissue patterns in the context of neural tissue engineering.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».