Dynamic Tuning of Electrical and Chemical Synaptic Transmission in a Network of Motion Coding Retinal Neurons
Notice bibliographique
Résumé
Recently, we demonstrated that gap junction coupling in the population of superior coding ON-OFF directionally selective ganglion cells (DSGCs) genetically labeled in the Hb9::eGFP mouse retina allows the passage of lateral anticipatory signals that help track moving stimuli. Here, we examine the properties of gap junctions in the DSGC network, and address how interactions between electrical and chemical synapses and intrinsic membrane properties contribute to the dynamic tuning of lateral anticipatory signals. When DSGC subtypes coding all four cardinal directions were individually loaded with the gap junction-permeable tracer Neurobiotin, only superior coding DSGCs exhibited homologous coupling. Consistent with these anatomical findings, gap junction-dependent feedback spikelets were only observed in Hb9(+) DSGCs. Recordings from pairs of neighboring Hb9(+) DSGCs revealed that coupling was reciprocal, non-inactivating, and relatively weak, and provided a substrate for an extensive subthreshold excitatory receptive field around each cell. This subthreshold activity appeared to boost coincident light-driven chemical synaptic responses. However, during responses to moving stimuli, gap junction-mediated boosting appeared to be dynamically modulated such that upstream DSGCs primed downstream cells, but not vice versa, giving rise to highly skewed responses in individual cells. We show that the asymmetry in priming arises from a combination of spatially offset GABAergic inhibition and activity-dependent changes in intrinsic membrane properties of DSGCs. Thus, dynamic interactions between electrical and chemical synapses and intrinsic membrane properties allow the network of DSGCs to propagate anticipatory responses most effectively along their preferred direction without leading to runaway excitation.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».