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Enregistrement W1996599661 · doi:10.1073/pnas.1011558107

Dopamine modulates synaptic plasticity in dendrites of rat and human dentate granule cells

2010· article· en· W1996599661 sur OpenAlexafffund
Trevor J. Hamilton, B. Matthew Wheatley, D. Barry Sinclair, Madeline Bachmann, Matthew E. Larkum, William F. Colmers

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDentate gyrusNeuroscienceDopamineLong-term potentiationSynaptic plasticityHippocampal formationPostsynaptic potentialBiologyChemistryReceptorBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanisms underlying memory formation in the hippocampal network remain a major unanswered aspect of neuroscience. Although high-frequency activity appears essential for plasticity, salience for memory formation is also provided by activity in ventral tegmental area (VTA) dopamine projections. Here, we report that activation of dopamine D1 receptors in dentate granule cells (DGCs) can preferentially increase dendritic excitability to both high-frequency afferent activity and high-frequency trains of backpropagating action potentials. Using whole-cell patch clamp recordings, calcium imaging, and neuropeptide Y to inhibit postsynaptic calcium influx, we found that activation of dendritic voltage-dependent calcium channels (VDCCs) is essential for dopamine-induced long-term potentiation (LTP), both in rat and human dentate gyrus (DG). Moreover, we demonstrate previously unreported spike-timing-dependent plasticity in the human hippocampus. These results suggest that when dopamine is released in the dentate gyrus with concurrent high-frequency activity there is an increased probability that synapses will be strengthened and reward-associated spatial memories will be formed.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
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

Citations98
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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