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Enregistrement W4408853893 · doi:10.1101/2025.03.25.645329

Cell-type specific sensory and motor activity in the cuneiform nucleus and pedunculopontine nucleus in mice

2025· preprint· en· W4408853893 sur OpenAlexaff
Cornelis Immanuel van der Zouwen, Andrea Juárez Tello, Jacinthlyn Sylvia Suresh, Juan Duque‐Yate, Ted M. Hsu, Vaibhav Konanur, Joël Boutin, Mitchell F. Roitman, Dimitri Ryczko

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleusPedunculopontine nucleusNeuroscienceSensory systemBiologyMedicineInternal medicineDeep brain stimulationParkinson's disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The activity of neurotransmitter-based cell types in the cuneiform and pedunculopontine nuclei during locomotion, non-locomotor behaviors, and following sensory stimulation is not fully understood. Using fiber photometry in mice, we found cell-type specific responses to sensory stimuli. Glutamatergic and GABAergic cells responded to sound, visual looming, and air puffs, except for pedunculopontine GABAergic cells, which did not respond to visual looming. Cholinergic cells responded to air puffs. When a stimulus triggered high-speed locomotion, activity increased in cuneiform glutamatergic neurons. Conversely, when low-speed locomotion was triggered, activity increased in pedunculopontine glutamatergic neurons. During spontaneous low-speed locomotion, activity increased in pedunculopontine glutamatergic cells. Activity also increased in a cell type-specific manner during grooming or rearing. Our study shows cell type-specific activity in the cuneiform or pedunculopontine nuclei during locomotion, non-locomotor behaviors, and following sensory stimulation. Sensory responsiveness likely has relevance in Parkinson’s disease, where sensory circuits are increasingly targeted to improve walking.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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