Spinal premotor interneurons controlling antagonistic muscles are spatially intermingled
Spinal premotor interneurons controlling antagonistic muscles are spatially intermingled
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控制拮抗肌的脊髓前运动中间神经元在空间上混合
DOI：
10.1101/2021.02.10.430608
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ronzano R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ronzano R
精细的行为是由严格控制的屈伸肌运动神经元激活模式产生的。运动神经元由脊髓内的中间神经元网络调节，但运动控制中涉及的计算过程尚未完全了解。运动神经元和前运动神经元的神经解剖学排列与其控制的肌肉相关，这被认为有助于脊髓回路处理信息。狂犬病逆行单突触追踪已被用于标记支配特定运动神经元池的运动前中间神经元，先前的研究报告了屈肌和伸肌运动前中间神经元的地形中外侧位置偏差。为了更精确地定义接触特定运动池的前运动中间神经元是如何组织的，我们在小鼠中使用了多种互补的病毒追踪方法，以最大限度地减少与每种方法相关的系统性偏差。与预期相反，我们发现，接触运动池的前运动中间神经元控制踝关节的屈曲和伸展是高度混合的，而不是像运动神经元那样分离到特定的域中。因此，控制不同肌肉的前运动脊髓神经元在屈伸肌回路组件之间缺乏清晰的空间模式的情况下处理运动指令。
Elaborate behaviours are produced by tightly controlled flexor-extensor motor neuron activation patterns. Motor neurons are regulated by a network of interneurons within the spinal cord, but the computational processes involved in motor control are not fully understood. The neuroanatomical arrangement of motor and premotor neurons into topographic patterns related to their controlled muscles is thought to facilitate how information is processed by spinal circuits. Rabies retrograde monosynaptic tracing has been used to label premotor interneurons innervating specific motor neuron pools, with previous studies reporting topographic mediolateral positional biases in flexor and extensor premotor interneurons. To more precisely define how premotor interneurons contacting specific motor pools are organized, we used multiple complementary viral-tracing approaches in mice to minimize systematic biases associated with each method. Contrary to expectations, we found that premotor interneurons contacting motor pools controlling flexion and extension of the ankle are highly intermingled rather than segregated into specific domains like motor neurons. Thus, premotor spinal neurons controlling different muscles process motor instructions in the absence of clear spatial patterns among the flexor-extensor circuit components.
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影响因子：
9.8
作者：
Bhumbra GS;Beato M
通讯作者：
Beato M
DOI：
10.1523/jneurosci.16-03-00974.1996
发表时间：
1996-02
影响因子：
5.8
作者：
A. Todd;C. Watt;R. Spike;W. Sieghart
通讯作者：
A. Todd;C. Watt;R. Spike;W. Sieghart
影响因子：
16.2
作者：
Balaskas, Nikolaos;Abbott, L. F.;Ng, David
通讯作者：
Ng, David
对抗 p-hacking：解决 p 值对样本大小的依赖性
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
bioRxiv
影响因子：
--
作者：
Estibaliz Gómez;A. Sneider;Hasini Jayatilaka;J. Phillip;D. Wirtz;A. Muñoz
通讯作者：
A. Muñoz
影响因子：
8.8
作者：
Kim EJ;Jacobs MW;Ito-Cole T;Callaway EM
通讯作者：
Callaway EM