The role of synchronous spiking in the encoding of vibrotactile stimuli by low-threshold mechanoreceptors
Notice bibliographique
Résumé
Despite its known importance in most other sensory systems, the role of synchrony remains to be explored in somatosensation. Spike synchrony is vital for signal propagation between low-threshold mechanoreceptors (LTMRs) and their postsynaptic targets, but the influence of different tactile stimuli on LTMR spike synchrony remains unclear. In response to a periodic stimulus like vibration, synchronous spiking across neurons relies on the timing of spikes relative to the phase of the stimulus cycle (i.e. precision) and the probability of a spike occurring on each cycle (i.e. reliability). As such, through in vivo extracellular recordings in rodents, we measured the reliability and precision of rapid adapting (RA)- and slow adapting (SA)-LTMR responses to vibrotactile stimuli to infer synchronization of spiking across neurons. Results showed that SA and RA afferents synchronize at different frequency ranges. Interestingly, population synchrony was lost at low and high frequencies due to a loss of spiking precision or reliability, respectively. To explore the mechanisms supporting synchrony loss at each frequency extreme, we developed generalized linear models of LTMRs. Differences in the fitted model parameters demonstrate that a shorter refractory period gives RAs the unique ability to respond to and synchronize at high frequencies. The findings of this study strengthen our understanding of synchrony in somatosensory coding and the resulting models allow for efficient exploration of the mechanisms underlying tactile signal processing.
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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 | 0,002 |
| 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 ».