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Enregistrement W1982706597 · doi:10.1371/journal.pone.0093836

Emergence of Motor Circuit Activity

2014· article· en· W1982706597 sur OpenAlexafffund
Chris Law, Michel Paquet, Artur Kania

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchW. Garfield Weston FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain Canada
Mots-clésNeuroscienceBiologyMotor neuronPremovement neuronal activityCalcium imagingNeurotransmitterNeuronPatch clampNervous systemMotor systemMuscarinic acetylcholine receptorNeurotransmitter receptorReceptorCentral nervous systemElectrophysiologySpinal cordInternal medicineMedicineCalcium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the developing nervous system, ordered neuronal activity patterns can occur even in the absence of sensory input and to investigate how these arise, we have used the model system of the embryonic chicken spinal motor circuit, focusing on motor neurons of the lateral motor column (LMC). At the earliest stages of their molecular differentiation, we can detect differences between medial and lateral LMC neurons in terms of expression of neurotransmitter receptor subunits, including CHRNA5, CHRNA7, GRIN2A, GRIK1, HTR1A and HTR1B, as well as the KCC2 transporter. Using patch-clamp recordings we also demonstrate that medial and lateral LMC motor neurons have subtly different activity patterns that reflect the differential expression of neurotransmitter receptor subunits. Using a combination of patch-clamp recordings in single neurons and calcium-imaging of motor neuron populations, we demonstrate that inhibition of nicotinic, muscarinic or GABA-ergic activity, has profound effects of motor circuit activity during the initial stages of neuromuscular junction formation. Finally, by analysing the activity of large populations of motor neurons at different developmental stages, we show that the asynchronous, disordered neuronal activity that occurs at early stages of circuit formation develops into organised, synchronous activity evident at the stage of LMC neuron muscle innervation. In light of the considerable diversity of neurotransmitter receptor expression, activity patterns in the LMC are surprisingly similar between neuronal types, however the emergence of patterned activity, in conjunction with the differential expression of transmitter systems likely leads to the development of near-mature patterns of locomotor activity by perinatal ages.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,132 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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