Fluctuating Inhibitory Inputs Promote Reliable Spiking at Theta Frequencies in Hippocampal Interneurons
Notice bibliographique
Résumé
Theta-frequency (4-12 Hz) rhythms in the hippocampus play important roles in learning and memory. CA1 interneurons located at the stratum lacunosum-moleculare and radiatum junction (LM/RAD) are thought to contribute to hippocampal theta population activities by rhythmically pacing pyramidal cells with inhibitory postsynaptic potentials. This implies that LM/RAD cells need to fire reliably at theta frequencies in vivo. To determine whether this could occur, we use biophysically based LM/RAD model cells and apply different cholinergic and synaptic inputs to simulate in vivo-like network environments. We assess spike reliabilities and spiking frequencies, identifying biophysical properties and network conditions that best promote reliable theta spiking. We find that synaptic background activities that feature large inhibitory, but not excitatory, fluctuations are essential. This suggests that strong inhibitory input to these cells is vital for them to be able to contribute to population theta activities. Furthermore, we find that Type I-like oscillator models produced by augmented persistent sodium currents (I(NaP)) or diminished A-type potassium currents (I(A)) enhance reliable spiking at lower theta frequencies. These Type I-like models are also the most responsive to large inhibitory fluctuations and can fire more reliably under such conditions. In previous work, we showed that I(NaP) and I(A) are largely responsible for establishing LM/RAD cells' subthreshold activities. Taken together with this study, we see that while both these currents are important for subthreshold theta fluctuations and reliable theta spiking, they contribute in different ways - I(NaP) to reliable theta spiking and subthreshold activity generation, and I(A) to subthreshold activities at theta frequencies. This suggests that linking subthreshold and suprathreshold activities should be done with consideration of both in vivo contexts and biophysical specifics.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».