Modular Organization of Electrical Fluctuations in the Mouse Brain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A powerful computational feature of the brain is its ability to compartmentalize different functions in a way that can be flexibly recombined. Experimental evidence for such modularity arose from cytoarchitecture, connectivity, and electroencephalograms, while magnetic resonance imaging could attest that this modularity is dynamic. More spatially precise and more widely recordable, the local field potential (LFP) has an unknown brain wide organization. Here, we developed deep electrospectroscopy, a method to assess nonlinear spectral similarity between the LFP of different areas. A brain-wide application of this technique to the mouse brain revealed an organization composed of groups of spectrally similar areas. Such communities were mostly found in the fore-brain and showed an organization that did not strictly follow the cytoarchitecture. For instance, visual parts of the cortex and the visual parts of the colliculus were found in the same community. These electrospectral communities reshaped with context, showing splitting and merging operations, growing in size around brain areas required for a task. In particular, upper and lower limb parts of the somatosensory cortex were primarily in separate communities but merged during a task that required turning a wheel. Similarly, oculomotor reflexes and associative parts of the thalamus merged during the visuo-motor task. These analyzes show that LFPs are organized in a modular fashion, offering a window onto subcortical and layer-specific contributions to the compositionality of cortical brain functions.
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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 | 0,001 | 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 ».