Activation of the periaqueductal gray controls respiratory output through a distributed brain network
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The periaqueductal gray (PAG) has been previously established to play a key role in producing the vital changes in respiration occurring in response to threat. However, it is not fully understood how PAG activation alters the ongoing respiratory output, nor it is understood which pathways mediate these effects, as several regions have been previously identified to influence respiratory activity. Methods: We used optogenetic tools in conjunction with EMG recordings of inspiratory and expiratory musculature to determine how PAG activation on short (250 ms) and longer (10-15 s) timescales alters respiratory muscle activity. Through cFOS mapping, we also identified key downstream brain regions which were likely modulated by PAG activation including the preBötzinger Complex (preBötC) and the lateral parafacial area (pFL). We then stimulated PAG terminals in those regions to determine whether their activity can account for the observed effects of PAG stimulation. Results: Directly stimulating the PAG resulted in prominent changes to all recorded muscle activities and reset the breathing rhythm in either a phase-independent or phase-dependent manner. In contrast, stimulating PAG terminals in either preBötC or pFL with long or shorter timescale stimuli could not completely replicate the effects of direct PAG stimulation and also did not produce any respiratory reset. Conclusions: Our results show that the effects of PAG activity on respiration are not mediated solely by PAG inputs to either the preBötC or pFL and more likely involve integration across a larger network of brainstem areas.
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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 ».