The brain integrates proprioceptive information to ensure robust locomotion
Notice bibliographique
Résumé
Robust locomotion relies on information from proprioceptors: sensory organs that communicate the position of body parts to the spinal cord and brain. Proprioceptive circuits in the spinal cord are known to regulate locomotion in challenging environments. Yet, the regulatory importance of the brain remains less clear. Here, we examine the role of the brain in integrating proprioceptive information during locomotion through mouse genetic studies and in vivo electrophysiology. The systemic removal of proprioceptors leaves the animals in a constantly perturbed state, similar to that observed during mechanically perturbed locomotion in wild type. In contrast, after surgical interruption of the ascending proprioceptive pathways, wild-type mice show normal walking behaviour, but lose the ability to cope with external perturbations. Our findings provide direct evidence of a pivotal role for ascending proprioceptive information in achieving safe locomotion. In this supplementary data set we made available: a) the metadata with animal information (mouse_data.xlsx); b) the raw EMG (RAW_EMG.RData); c) the touchdown and lift-off timings (CYCLE_TIMES.RData) and d) the kinematics (KINEMATICS.RData) of the recorded limb; e) the R code (muscle_synergies.R , continuously updated at https://github.com/alesantuz/musclesyneRgies) to extract muscle synergies. In total, 146 trials from 23 mice are included in the supplementary data set.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,038 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».