Mapping of dI3 neuron sensorimotor circuits across the cervical and lumbar spinal cord
Notice bibliographique
Résumé
Abstract From the fine control of hand movements to the dynamic corrective adjustments during locomotion, spinal circuits integrate descending supraspinal and sensory inputs to modulate diverse motor functions. The integration of such a wide range of signals across the spinal cord is primarily mediated by propriospinal interneurons. In this study, we investigate the connectivity of a population of propriospinal interneurons marked by the expression of Isl1 , called dI3 neurons. These dI3s integrate supraspinal and sensory signals to facilitate many important functions, such as hand grasp, locomotion, and motor recovery after spinal cord injury; however, we have a limited understanding of how subpopulations of dI3s modulate network activity across the spinal cord to contribute to these behaviors. Their functional connectivity to motor circuits across the cervical and lumbar spinal cord was assessed through optogenetic activation of dI3s localized in different spinal segments. Our data demonstrates that cervical and lumbar dI3 subpopulations can form local, commissural, intersegmental, and long propriospinal pathways. Furthermore, dI3 subpopulations can be tonically stimulated to elicit locomotor activity. These extensive projection patterns of dI3s across the cervical and lumbar spinal cord suggest that dI3 subpopulations can modulate the activity of multiple motor networks within their respective spinal cord segments or across distant forelimb and hindlimb segments to facilitate a wide variety of motor functions.
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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 ».