Enhanced Quantal Release of Excitatory Transmitter in Anterior Cingulate Cortex of Adult Mice with Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
The anterior cingulate cortex (ACC) is a forebrain structure that plays important roles in emotion, learning, memory and persistent pain. Our previous studies have demonstrated that the enhancement of excitatory synaptic transmission was induced by peripheral inflammation and nerve injury in ACC synapses. However, little information is available on their presynaptic mechanisms, since the source of the enhanced synaptic transmission could include the enhanced probability of neurotransmitter release at existing release sites and/or increases in the number of available vesicles. The present study aims to perform quantal analysis of excitatory synapses in the ACC with chronic pain to examine the source of these increases. The quantal analysis revealed that both probability of transmitter release and number of available vesicles were increased in a mouse model of peripheral inflammation, whereas only probability of transmitter release but not number of available vesicles was enhanced in a mouse model of neuropathic pain. In addition, we compared the miniature excitatory postsynaptic potentials (mEPSCs) in ACC synapses with those in other pain-related brain areas such as the amygdala and spinal cord. Interestingly, the rate and amplitude of mEPSCs in ACC synapses were significantly lower than those in the amygdala and spinal cord. Our studies provide strong evidences that chronic inflammatory pain increases both probability of transmitter release and number of available vesicles, whereas neuropathic pain increases only probability of transmitter release in the ACC synapses.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».