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Enregistrement W4394685947 · doi:10.1101/2024.04.09.588714

Unique cortical and subcortical activation patterns for different conspecific calls in marmosets

2024· preprint· en· W4394685947 sur OpenAlexafffund
Azadeh Jafari, Audrey Dureux, Alessandro Zanini, Ravi S. Menon, Kyle M. Gilbert, Stefan Everling

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence FundGovernment of Canada
Mots-clésNeuroscienceMarmosetPsychologyBiologyCommunicationPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The common marmoset ( Callithrix jacchus ) is known for its highly vocal nature, displaying a diverse range of different calls. Functional imaging in marmosets has shown that the processing of conspecific calls activates a brain network that includes fronto-temporal cortical and subcortical areas. It is currently unknown whether different call types activate the same or different networks. Here we show unique activation patterns for different calls. Nine adult marmosets were exposed to four common vocalizations (phee, chatter, trill, and twitter), and their brain responses were recorded using event-related fMRI at 9.4T. We found robust activations in the auditory cortices, encompassing core, belt, and parabelt regions, and in subcortical areas like the inferior colliculus, medial geniculate nucleus, and amygdala in response to these conspecific calls. Different neural activation patterns were observed among the vocalizations, suggesting vocalization-specific neural processing. Phee and twitter calls, often used over long distances, activated similar neural circuits, whereas trill and chatter, associated with closer social interactions, demonstrated a closer resemblance in their activation patterns. Our findings also indicate the involvement of the cerebellum and medial prefrontal cortex (mPFC) in distinguishing particular vocalizations from others. Significance Statement This study investigates the neural processing of vocal communications in the common marmoset ( Callithrix jacchus ), a species with a diverse vocal repertoire. Utilizing event-related fMRI at 9.4T, we demonstrate that different marmoset calls (phee, chatter, trill, and twitter) elicit distinct activation patterns in the brain, challenging the notion of a uniform neural network for all vocalizations. Each call type distinctly engages various regions within the auditory cortices and subcortical areas, reflecting the complexity and context-specific nature of primate communication. These findings offer insights into the evolutionary mechanisms of primate vocal perception and provide a foundation for understanding the origins of human speech and language processing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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