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Enregistrement W2005306631 · doi:10.1186/1471-2202-11-s1-p146

Climbing-fiber induced state transitions in cerebellar Purkinje cells are controlled by synaptic conductance changes

2010· article· en· W2005306631 sur OpenAlexaff
Jordan D. T. Engbers, Hamish W Mehaffey, Fernando R. Fernandez, Ray W. Turner

Notice bibliographique

RevueBMC Neuroscience · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcitatory postsynaptic potentialPurkinje cellNeuroscienceBistabilityTonic (physiology)Parallel fiberPhysicsClimbing fiberSawtooth waveInhibitory postsynaptic potentialBiophysicsComputer scienceCerebellumBiologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purkinje cells have been previously modeled as a systemundergoing a saddle-node bifurcation of fixed pointsfrom rest to firing and a saddle homoclinic orbit bifur-cation from firing to rest. In vitro, this dynamical struc-ture is a result of the neuron’s intrinsic membraneproperties and is associated with bistability within a lim-ited range of low firing frequencies, where a unidirec-tional climbing fiber (CF) input is able to toggle the cellbetween a firing (“up”)andrest(“down”)state.Weidentified several factors that contribute to bistabilityand the ability for a unidirectional input (CF) to togglecell output, including a slow K+ current activated duringspike discharge or followingsynaptic depolarizations.However, input conditions that determine the probabil-ity for a Purkinje cell to express bistabilityin vivo havenot been determined. A key difference in vivo is the pre-sence of tonic background input to the dendrites fromparallel fiber (PF) and stellate cell inputs. We tested thehypothesis that dendritic inputs control the dynamics ofPurkinje cell firing, and can thus regulate the ability forCFs to induce toggling of Purkinje cell output.Presentation of mixed excitatory and inhibitory dendri-tic current noise (I-noise) or conductance noise (g-noise)to a two-compartment 5-equation model of the Purkinjeneuron had differing effects on spike output. Mixed I-noise increased the probability of observing CF-evokedtransitions to a down state whether the model was in thelow frequency-bistable regime or not. The size and timecourse of the currents associated with different statetransitions suggested that properly timed PF and/or stel-late cell inputs could affect the ability for CFs to invokePurkinje cell transitions. However, conductance noiseprevented any CF-evoked transitions and the model washighly sensitive to the E:I ratio. Spike trains with physio-logical mean frequencies and high coefficient of variation(CV) were also found. Spike triggered averages duringg-noise revealed that the spikes were being driven bysynaptic inputs and not intrinsic dynamics, indicating ashift in computational properties between high and lowconductance states.ConclusionsHere we show that bistabilityinaPurkinjeneuroncanbe controlled by the amount of synaptic input itreceives. Of the two types of noise we used, I-noisecould cause spontaneous state transitions, but g-noisecould not, suggesting that CF-associated toggling wouldnot occur in high conductance states. These resultscould explain the discrepancy between in vivo and in vitrorecordings regarding CF-induced state transitions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2010
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