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Enregistrement W2079187819 · doi:10.1186/1471-2202-15-s1-p44

Modeling interneuron-specific (IS) interneurons in hippocampus

2014· article· en· W2079187819 sur OpenAlexafffund
Alexandre Guet-McCreight, Olivier Camiré, Lisa Topolnik, Frances K. Skinner

Notice bibliographique

RevueBMC Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInterneuronNeuroscienceInhibitory postsynaptic potentialHippocampal formationHippocampusBiologyNeuronPyramidal cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hippocampus and cortex have a large diversity in inhibitory interneuron types. These local interneurons exert inhibitory control over neuronal populations in the hippocampus [1]. Although much is known about how hippocampal inhibitory interneurons exert control over pyramidal cells and synchronize local network activity, less is known about how the activity of these interneurons are controlled themselves. Moreover, the existence of interneuron-specific (IS) interneurons is known and information about how these IS interneurons exert their influence is accumulating [2]. In particular, interneuron-specific 3 (IS3) cells are being characterized and they have been shown to primarily synapse onto other interneuron dendrites with the ability to control their firing patterns. Morphological and synaptic aspects are being examined, but what type, how much and where voltage-gated channels are present on IS3 has not been determined. As other hippocampal interneuron types are known to have high densities of voltage-gated channels on their dendrites [3,4], it seems likely that this could be the case for IS3 cells also. Determining and understanding particular characteristics of particular cell types is a highly challenging endeavour using purely experimental means. Thus, we have begun development of IS3 computational cell models to help address this challenge. Using the NEURON software environment [5], we have reconstructed IS3 cell morphologies and built multi-compartment models from them in which appropriate passive properties were obtained. Further, we were able to match several characteristics of representative IS3 cell firings (spike amplitude, spike threshold, rheobase) using four somatically located voltage-gated channel types (sodium current (INa), slow delayed rectifier potassium current (IKdrs), fast delayed rectifier potassium current (IKdrf) and A-type potassium current (IKa). Preliminary data from IS3 cells indicate that they express intrinsic, subthreshold activities similar to other hippocampal interneuron types [6], and previous models captured this aspect with the incorporation of additive white noise to represent stochastic gating characteristics [7]. Similarly here, to capture these aspects, we somatically injected white noise current into our models and found that output similar to experimental data was observed. Given the present correspondence with data, our models already make predictions about channel types and balances found in IS3 cells. Thus our present multi-compartment IS3 models represent a solid basis for determining and understanding the biophysical contributions for IS3 cell firings and their ability to control inhibitory cells and functionally contribute to the generation of hippocampal oscillations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2014
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