Auditory cellular cooperativity probed via spontaneous otoacoustic emissions
Notice bibliographique
Résumé
As a sound pressure detector that uses energy to boost both its sensitivity and selectivity, the inner ear is an active nonequilibrium system. The collective processes of the inner ear that give rise to this exquisite functionality remain poorly understood. One manifestation of the active ear across the animal kingdom is the presence of spontaneous otoacoustic emission (SOAE), idiosyncratic arrays of spectral peaks that can be measured using a sensitive microphone in the ear canal. Current SOAE models attempt to explain how multiple peaks arise, and generally assume a spatially distributed tonotopic system. However, the nature of the generators, their coupling, and the role of noise (e.g., Brownian motion) are hotly debated, especially given the inner ear morphological diversity across vertebrates. One means of probing these facets of emission generation is studying fluctuations in SOAE peak properties, which produce amplitude and frequency modulations (AM and FM, respectively). These properties are likely related to the presence of noise affecting active cellular generation elements, and the coupling between generators. To better biophysically constrain models, this study characterizes the fluctuations in filtered SOAE peak waveforms, focusing on interrelations within and across peaks. A systematic approach is taken, examining three species that exhibit disparate inner ear morphologies: humans, barn owls, and green anole lizards. To varying degrees across all three groups, SOAE peaks have intrapeak (IrP) and interpeak (IPP) correlations indicative of interactions between generative elements. Activity from anole lizards, whose auditory sensory organ is relatively much smaller than that of humans or barn owls, showed a much higher incidence of nearest-neighbor IPP correlations. We propose that these data reveal characteristics of SOAE cellular generators acting cooperatively, allowing the ear to function as an optimized detector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».