Selective GABA‐receptor actions of amobarbital on thalamic neurons
Notice bibliographique
Résumé
1. We studied amobarbital's effects on membrane properties and currents, and electrically evoked inhibitory postsynaptic currents (IPSCs) mediated by gamma-aminobutyric acid (GABA) in rat thalamic slices. Using concentration-response relationships, we compared amobarbital's effects in nociceptive nuclei and non-nociceptive nucleus reticularis thalami (nRT). 2. Amobarbital decreased input resistance by activating GABA(A) receptors. Amobarbital produced a larger decrease in ventrobasal than nRT neurons. 3. Amobarbital depressed burst and tonic firing. Depression of burst firing was more effective, particularly in ventrobasal and intralaminar neurons. Depression was reversed by GABA(A) antagonists, and surmountable by increasing current injection, implicating a receptor-mediated shunt mechanism. 4. Amobarbital did not affect the tetrodotoxin-isolated low threshold Ca(2+) spike during GABA(A) blockade. Amobarbital reduced excitability without altering outward leak, or hyperpolarisation-activated inward currents. 5. Amobarbital increased mean conductance and burst duration of single GABA(A) channels. Consistent with this, amobarbital increased amplitude and decay time of IPSCs with distinct EC(50)s, implicating actions at two GABA(A) receptor sites. 6. Activation of GABA(A) receptors by low concentrations, fast IPSC amplitude modulation, and failure to affect intrinsic currents distinguished amobarbital's mechanism of action from previously characterised barbiturates. The selective actions of amobarbital on GABA(A) receptor may have relevance in explaining anaesthetic and analgesic uses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».