Novel method to assess axonal excitability using channelrhodopsin-based photoactivation
Notice bibliographique
Résumé
Measuring the excitability of individual axons is complicated by the prohibitive difficulty in obtaining intracellular recordings. Here, we present an innovative methodology that enables local excitability to be measured anywhere in a channelrhodopsin (ChR2)-expressing neuron. The approach hinges on activating ChR2 in a spatially and temporally precise manner while recording the resulting spike train from a remote site. We validated this approach in primary afferent neurons (PANs). Initial encoding of somatosensory stimuli relies on transduction of the physical stimulus into a receptor potential and transformation of the receptor potential into a spike train; the transformation process depends on the excitability of the most distal PAN endings but, as explained above, is extraordinarily difficult to study in situ using traditional methods. Using ChR2-based photoactivation, we show 1) that excitability differs between the distal endings and more proximal portions of PAN axons, 2) that the transformation process differs between PANs, and 3) that the transformation process is directly affected by inflammation. Beyond presenting an innovative method by which to study axonal excitability, this study has validated its utility in helping to decipher the earliest stages of somatosensory encoding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».