Modality-specific neurovascular coupling via layer-segregated arteriole networks

小动脉 血流 层流 神经血管束 解剖 联轴节(管道) 膨胀(度量空间) 血管网 神经科学 流量(数学) 材料科学 微循环 生物医学工程 运动前神经元活动 血液供应 血管 血流动力学 收缩 神经网络
作者
Antoine Malescot,Milene Malheiros-Lima,Laurianne Zana,Éric Martineau,Michael Bennett,Franca Schmid,Ravi L. Rungta
出处
期刊:
标识
DOI:10.5061/dryad.n5tb2rcb8
摘要

The brain’s vascular system dynamically regulates energy supply through neurovascular coupling. Here we show that in mice neurovascular coupling is modality-dependent: distinct sensory inputs recruit specific arteriole types, producing differential laminar blood flow patterns. Using multiscale optical imaging, we compared neuronal and vascular responses to touch, nociception, motor-sensory feedback, and spontaneous activity. Shallow arteriole dilation emerges with increasing superficial-layer activity, whereas deep arterioles integrate signals broadly across input conditions. Arteriole-type-specific dilation decouples the magnitude of local neuronal activity from capillary blood flow responses, with flow patterns shaped by vascular topology and recapitulated in silico. Together, these findings reveal how interactions between laminar circuit activity and vascular network architecture dynamically shape the spatial profile of blood flow delivery across the cortex.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
Owen应助刘大宝采纳,获得10
2秒前
牛牛发布了新的文献求助10
3秒前
张l发布了新的文献求助10
3秒前
慕南枝发布了新的文献求助30
3秒前
舒服的西装完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
Zkxxxx应助加菲丰丰采纳,获得10
4秒前
4秒前
明理若烟完成签到,获得积分20
5秒前
清爽伯云完成签到,获得积分10
5秒前
完美世界应助雷小仙儿采纳,获得10
6秒前
6秒前
Ava应助空儒采纳,获得10
6秒前
美好斓发布了新的文献求助30
6秒前
7秒前
大龙发布了新的文献求助10
8秒前
英勇睿渊发布了新的文献求助10
9秒前
111发布了新的文献求助10
9秒前
临八天才野完成签到,获得积分20
10秒前
galaxy_zzz发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
14秒前
风吹而过发布了新的文献求助10
14秒前
炙热慕灵发布了新的文献求助10
14秒前
可爱的函函应助张l采纳,获得10
14秒前
Hello应助鲁滨逊采纳,获得10
17秒前
17秒前
爱咋咋地完成签到,获得积分10
17秒前
鱼鱼鱼完成签到,获得积分10
18秒前
天天快乐应助yujinfeng采纳,获得10
18秒前
18秒前
18秒前
11发布了新的文献求助10
19秒前
大胆万怨完成签到,获得积分20
20秒前
wyh完成签到,获得积分10
20秒前
大龙完成签到,获得积分10
20秒前
无花果应助傻傻的念瑶采纳,获得10
20秒前
20秒前
无辜的南瓜完成签到,获得积分10
20秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583360
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162077
关于积分的说明 19605961
捐赠科研通 7165434
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266265
关于科研通互助平台的介绍 2431182
邀请新用户注册赠送积分活动 2257712