Subiculum network excitability is increased in a rodent model of temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we used in vitro electrophysiology along with immunohistochemistry and molecular techniques to study the subiculum--a limbic structure that gates the information flow from and to the hippocampus--in pilocarpine-treated epileptic rats. Comparative data were obtained from age-matched nonepileptic controls (NEC). Subicular neurons in hippocampal-entorhinal cortex (EC) slices of epileptic rats were: (i) hyperexcitable when activated by CA1 or EC inputs; and (ii) generated spontaneous postsynaptic potentials at higher frequencies than NEC cells. Analysis of pharmacologically isolated, GABA(A) receptor-mediated inhibitory postsynaptic potentials revealed more positive reversal potentials in epileptic tissue (-67.8 +/- 6.3 mV, n = 16 vs. -74.8 +/- 3.6 mV in NEC, n = 13; P < 0.001) combined with a reduction in peak conductance (17.6 +/- 11.3 nS vs. 41.1 +/- 26.7 nS in NEC; P < 0.003). These electrophysiological data correlated in the epileptic subiculum with (i) reduced levels of mRNA expression and immunoreactivity of the neuron-specific potassium-chloride cotransporter 2; (ii) decreased number of parvalbumin-positive cells; and (iii) increased synaptophysin (a putative marker of sprouting) immunoreactivity. These findings identify an increase in network excitability within the subiculum of pilocarpine-treated, epileptic rats and point at a reduction in inhibition as an underlying mechanism.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».