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Enregistrement W4407448503 · doi:10.1038/s41467-026-72445-1

Perception and neural representation of intermittent odor stimuli in mice

2025· preprint· en· W4407448503 sur OpenAlexaff
Luis E. Boero, Hao Wu, Joseph D. Zak, Paul Masset, Farhad Pashakhanloo, Siddharth Jayakumar, Bahareh Tolooshams, Demba Ba, Venkatesh N. Murthy

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)Women and Children’s Health Research InstituteUniversity of AlbertaMcGill UniversityMila - Quebec Artificial Intelligence Institute
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilHarvard UniversityMinistry of DefencePew Charitable TrustsU.S. Department of Defense
Mots-clésOdorPerceptionRepresentation (politics)PsychologyCognitive psychologyNeuroscienceCommunicationArtificial intelligenceComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Odor cues in nature are sparse and fluctuating due to turbulent transport. To investigate how animals perceive these intermittent cues, we developed a behavioral task in which mice made binary decisions based on the total number of discrete odor pulses presented stochastically over several seconds. Mice quickly learned this task, placing higher perceptual weight to stimuli arriving during inhalation than exhalation, a phase dependency that strongly correlated with the magnitude of responses in olfactory sensory neurons. Neurons in the anterior piriform cortex responded to odor pulses with varying degrees of dependence on respiration phase. Single cortical neurons responded stochastically and transiently to odor pulses, leading to a representation that carries signatures of sensory evidence, but not its accumulation. Our study reveals that mice can integrate intermittent odor signals across dozens of breaths and that respiratory modulation imposes limits on sensory information acquisition that cortical circuits cannot overcome to improve behavior.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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