Multisensory feedback makes swimming circuits robust against spinal transection and enables terrestrial crawling in elongate fish
Notice bibliographique
Résumé
Vertebrate locomotion is due to the interplay of neural oscillators and sensory feedback loops in the spinal cord that interact with the body and the environment. Here, we study these circuits with a focus on undulatory locomotion as produced by elongated fish such as eels and lampreys. We address three questions: i) How do proprioception (stretch feedback) and exteroception (pressure on skin) interact with local oscillators to generate stable swimming patterns? ii) Can these feedback loops also contribute to dry ground locomotion? iii) Can they explain the remarkable robustness of eels against spinal cord transections? To address these questions, we developed abstract models of the locomotion circuits based on coupled phase oscillators, local stretch and pressure feedback loops, and simulated muscle models that were tested both in simulation and with a real undulatory robot. We also performed swimming experiments with eels before and after spinal cord transections. We found that stretch and pressure feedback work well together in swimming, as they contribute to rapid pattern generation and can, in principle, both replace direct couplings between oscillators. Interestingly, the swimming controllers could generate good ground locomotion when placed in an arena with pegs. For ground locomotion, the stretch feedback is more beneficial than pressure feedback. Finally, our models could replicate the remarkable ability of eels to keep swimming shortly after a full spinal cord transection. We found that stretch feedback and the ability of oscillators to spontaneously oscillate are likely explanations for keeping the neural oscillators active and coordinated below the transection.
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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 ».