Distinct Neural Mechanisms of Visual and Sound Adaptation in the Cat Visual Cortex
Notice bibliographique
Résumé
Sensory areas exhibit modular selectivity to stimuli, but they can also respond to features outside of their basic modality. Several studies have shown cross-modal plastic modifications between visual and auditory cortices; however, the exact mechanisms of these modifications are yet not completely known. To this aim, we investigated the effect of 12 min of visual versus sound adaptation (referring to forceful application of an optimal/nonoptimal stimulus to a neuron[s] under observation) on the infragranular and supragranular primary visual neurons (V1) of the cat (Felis catus). Previous reports showed that both protocols induced orientation tuning shifts, but sound increased the bandwidths. Here, we compared visual versus sound adaptation effects, specifically analysing the firing changes and variability (computed as Fano factor) for raw and centred (around optimal orientation) tuning curves. We report that, compared with visual adaptation, sound adaptation elicited broader tuning curves in supragranular and infragranular layers accompanied with decreased variability in both cortical layers. This decreased variability may reflect stabilization of neural responses through enhanced inhibitory control or synaptic efficacy in local circuits. These findings suggest unique modulation of neural responses by distinct adaptation protocols, resulting in disparate tunings. We suggest that broader tuning curves and decreased response variability after sound adaptation may keep the visual cortex prepared across a spectrum of abstract representations that match with visual stimuli.
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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) | 0,000 | 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 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 ».