Coordinated spinal locomotor network dynamics emerge from cell-type-specific connectivity patterns
Notice bibliographique
Résumé
Even without detailed instruction from the brain, spinal locomotor circuitry generates coordinated behavior characterized by left-right alternation, segment-to-segment propagation, and variable-speed control. While existing models have emphasized the contributions of cellular- and network-level properties, the core mechanisms underlying rhythmogenesis remain incompletely understood. Further, neither family of models has fully accounted for recent experimental results in zebrafish and other organisms pointing to the importance of cell-type-specific intersegmental connectivity patterns and recruitment of speed-selective subpopulations of interneurons. Informed by these experimental findings and others, we developed a hierarchy of increasingly detailed models of the locomotor network. We find that coordinated locomotion emerges in an inhibition-dominated network in which connectivity is determined by intersegmental phase relationships among interneurons and variable-speed control is implemented by recruitment of speed-selective subpopulations. Further, while structured excitatory connections are not necessary for rhythmogenesis, they are useful for increasing peak locomotion frequency, albeit at the cost of smooth transitions at intermediate frequencies, suggesting a basic computational trade-off between speed and control. Together, this family of models shows that network-level interactions are sufficient to generate coordinated, variable-speed locomotion, providing new interpretations of intersegmental excitatory and inhibitory connectivity, as well as the basic, recruitment-based mechanism of speed control.
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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 ».