The role of ultradian rhythms in post-deprivation rebounds and diurnal rhythms of sleep and wakefulness in rats
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The temporal organization of ultradian rhythms in sleep and wakefulness during post-sleep deprivation (TSD) rebound were investigated in 15 rats under contant bright light (LL). Following baseline recordings, rats were subjected to TSD using gentle manual stimulation. Post-TSD rebounds in cumulative wakefulness (WAKE), rapid eye movement sleep (REM) and non-REM sleep (NREM) were analyzed in WAKE-dominant (υ w ) and sleep-dominant (υ s ) ultradian phases. Rebounds in WAKE and NREM were present only when data were analyzed on a full ultradian cycle basis, and were absent in υ s and υ w phases alone. These rebounds were approximately 50% complete and not proportional to TSD excess/deficit. Rebounds in REM were present in full ultradian cycles and partially expressed in υ s but absent in υ w . REM rebounds fully compensated for REM deficit. Rebounds were mediated mainly by a reduction in the duration of the υ w ultradian phase, and by decreased probability of arousal in the υ s ultradian phase. These mechanisms were also found to partially mediate diurnal rhythms in 10 rats under a 12:12 h LD cycle. This study implicates an ultradian timing mechanism in the control of post-TSD rebounds and suggests that rebounds in all three states are mainly mediated by post-TSD adjustments in WAKE-promoting mechanisms. Ultradian rhythms should be taken into account to avoid errors in data analysis. Highlights Sleep-wake state exhibits circadian rhythms and ultradian rhythms. These rhythms interact with rebounds after sleep deprivation. Circadian amplitude and sleep rebound are partially mediated by ultradian timing. Arousal-related processes control these sleep-wake patterns in both states. Measuring ultradian rhythms is necessary for accurate analysis of data.
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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 | 0,000 |
| 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 ».