MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2082904387 · doi:10.1152/jn.00856.2003

Synaptic Dynamics on Different Time Scales in a Parallel Fiber Feedback Pathway of the Weakly Electric Fish

2004· article· en· W2082904387 sur OpenAlexaff
John E. Lewis, Leonard Maler

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynaptic plasticityNeuroscienceParallel fiberSynapseElectric fishLong-term potentiationComputer scienceExcitatory postsynaptic potentialBiologyInhibitory postsynaptic potentialFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synaptic dynamics comprise a variety of interacting processes acting on a wide range of time scales. This enables a synapse to perform a large array of computations, from temporal and spatial filtering to associative learning. In this study, we describe how changing synaptic gain via long-term plasticity can act to shape the temporal filtering of a synapse through modulation of short-term plasticity. In the weakly electric fish, parallel fibers from cerebellar granule cells provide massive feedback inputs to the pyramidal neurons of the electrosensory lateral line lobe. We demonstrate a long-term synaptic enhancement (LTE) of these synapses that is biochemically similar to the presynaptic long-term potentiation expressed by parallel fibers in the mammalian cerebellum. Using a novel stimulation protocol and a simple modeling paradigm, we then quantify the changes in short-term plasticity during the induction of LTE and show that these changes can be explained by gradual changes in only one model parameter, that which is associated with the baseline probability of transmitter release. These changes lead to a shift in the spike frequency preference of the synapse, suggesting that long-term plasticity is not only involved in controlling the gain of the parallel fiber synapse, but also provides a means of controlling synaptic filtering over multiple time scales.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations33
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeurophysiologyMême sujetFish biology, ecology, and behaviorTravaux en français237 207