Perisynaptic Glia Discriminate Patterns of Motor Nerve Activity and Influence Plasticity at the Neuromuscular Junction
Notice bibliographique
Résumé
In the nervous system, the induction of plasticity is coded by patterns of synaptic activity. Glial cells are now recognized as dynamic partners in a wide variety of brain functions, including the induction and modulation of various forms of synaptic plasticity. However, it appears that glial cells are usually activated by stereotyped, sustained neuronal activity, and little attention has been given to more subtle changes in the patterns of synaptic activation. To this end, we used the mouse neuromuscular junction as a simple and useful model to study glial modulation of synaptic plasticity. We used two patterns of motor nerve stimulation that mimic endogenous motor-neuronal activity. A continuous stimulation induced a post-tetanic potentiation and a phasic Ca(2+) response in perisynaptic Schwann cells (PSCs), glial cells at this synapse. A bursting pattern of activity induced a post-tetanic depression and oscillatory Ca(2+) responses in PSCs. The different Ca(2+) responses in PSCs indicate that they decode the pattern of synaptic activity. Furthermore, the chelation of glial Ca(2+) impaired the production of the sustained plasticity events indicating that PSCs govern the outcome of synaptic plasticity. The mechanisms involved were studied using direct photo-activation of PSCs with caged Ca(2+) that mimicked endogenous plasticity. Using specific pharmacology and transgenic knock-out animals for adenosine receptors, we showed that the sustained depression was mediated by A1 receptors while the sustained potentiation is mediated by A(2A) receptors. These results demonstrate that glial cells decode the pattern of synaptic activity and subsequently provide bidirectional feedback to synapses.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».