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Enregistrement W4403597946 · doi:10.1523/eneuro.0155-24.2024

Bilateral Alignment of Receptive Fields in the Olfactory Cortex

2024· article· en· W4403597946 sur OpenAlexaff
Julien Grimaud, William Dorrell, Siddharth Jayakumar, Cengiz Pehlevan, Venkatesh N. Murthy

Notice bibliographique

RevueeNeuro · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institutes of Health
Mots-clésNeuroscienceOdorOlfactory bulbHebbian theorySensory systemOlfactory systemOrbitofrontal cortexStimulus (psychology)OlfactionNeuroplasticityPsychologyBiologyComputer scienceCognitive psychologyCentral nervous systemCognitionPrefrontal cortexArtificial intelligenceArtificial neural network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each olfactory cortical hemisphere receives ipsilateral odor information directly from the olfactory bulb and contralateral information indirectly from the other cortical hemisphere. Since neural projections to the olfactory cortex (OC) are disordered and nontopographic, spatial information cannot be used to align projections from the two sides like in the visual cortex. Therefore, how bilateral information is integrated in individual cortical neurons is unknown. We have found, in mice, that the odor responses of individual neurons to selective stimulation of each of the two nostrils are significantly correlated, such that odor identity decoding optimized with information arriving from one nostril transfers very well to the other side. Nevertheless, these aligned responses are asymmetric enough to allow decoding of stimulus laterality. Computational analysis shows that such matched odor tuning is incompatible with purely random connections but is explained readily by Hebbian plasticity structuring bilateral connectivity. Our data reveal that despite the distributed and fragmented sensory representation in the OC, odor information across the two hemispheres is highly coordinated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,134 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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