Encoding of Vibrotactile Stimuli by Mechanoreceptors in Rodent Glabrous Skin
Notice bibliographique
Résumé
Somatosensory coding in rodents has been mostly studied in the whisker system and hairy skin, whereas the function of low-threshold mechanoreceptors (LTMRs) in the rodent glabrous skin has received scant attention, unlike in primates where the glabrous skin has been the focus. The relative activation of different LTMR subtypes carries information about vibrotactile stimuli, as does the rate and temporal patterning of LTMR spikes. Rate coding depends on the probability of a spike occurring on each stimulus cycle (reliability), whereas temporal coding depends on the timing of spikes relative to the stimulus cycle (precision). Using in vivo extracellular recordings in male rats and mice of either sex, we measured the reliability and precision of LTMR responses to tactile stimuli including sustained pressure and vibration. Similar to other species, rodent LTMRs were separated into rapid-adapting (RA) or slow-adapting based on their response to sustained pressure. However, unlike the dichotomous frequency preference characteristic of RA1 and RA2/Pacinian afferents in other species, rodent RAs fell along a continuum. Fitting generalized linear models to experimental data reproduced the reliability and precision of rodent RAs. The resulting model parameters highlight key mechanistic differences across the RA spectrum; specifically, the integration window of different RAs transitions from wide to narrow as tuning preferences across the population move from low to high frequencies. Our results show that rodent RAs can support both rate and temporal coding, but their heterogeneity suggests that coactivation patterns play a greater role in population coding than for dichotomously tuned primate RAs.
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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 ».