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Enregistrement W4404909510 · doi:10.1101/2024.12.02.625906

MEG signals reveal arm posture coding and intrinsic movement plans in parietofrontal cortex

2024· preprint· en· W4404909510 sur OpenAlexaff
Gunnar Blohm, Douglas Cheyne, J. Douglas Crawford

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensYork UniversitySickKids FoundationHospital for Sick ChildrenQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement (music)Cortex (anatomy)NeuroscienceCoding (social sciences)Motor cortexCommunicationComputer sciencePsychologyPhysicsMathematicsAcousticsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Movement planning processes must account for body posture to accurately convert sensory signals into movement plans. While movement plans can be computed relative to the world (extrinsic), intrinsic muscle commands tuned for current limb posture are ultimately needed to execute spatially accurate movements. The whole-brain topology and dynamics of this process are largely unknown. Here, we use high spatiotemporal resolution magnetoencephalography (MEG) in humans combined with a Pro-/Anti-wrist pointing task with 2 opposing forearm postures to investigate this question. First, we computed cortical source activity in 16 previously identified bilateral cortical areas (Alikhanian, et al., Frontiers in Neuroscience 2013). We then contrasted oscillatory activity related to opposing wrist postures to find posture coding and test when and where extrinsic and intrinsic motor codes occurred. We found a distinct pair of overlapping networks coding for posture (predominantly in γ band) vs. posture-specific movement plans (α and β). Some areas (e.g., pIPS) only showed extrinsic motor coding, and others (e.g., AG) only showed intrinsic coding, but the majority showed both types of codes. In the latter case, intrinsic codes appeared slightly before extrinsic codes and persisted in parallel across different cortical areas. These findings are consistent with two cortical networks for 1) direct feed-forward sensorimotor transformations to intrinsic muscle coordinates (for rapid control) and 2) computations of extrinsic spatial coordinates, possibly for use in higher-level aspects of visually-guided action, such as spatial updating and internal performance monitoring. Significance statement / author summary It is thought that the brain incorporates posture into extrinsic spatial codes to compute intrinsic (muscle-centered) motor commands, but the whole-brain temporal dynamics of this process is unknown. Here we employed human magneto-encephalography (MEG) to track this process across 16 bilateral cortical sites. We identified two, largely overlapping subnetworks for posture-dependent intrinsic codes, and extrinsic spatial coding. Surprisingly, the direct transformation from sensorimotor coordinates to intrinsic commands preceded the appearance of extrinsic codes, suggesting that extrinsic motor codes are derived from intrinsic codes for higher-level cognitive purposes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · 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.

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'admission1
Résumé présentoui

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