Synaptic Dynamics on Different Time Scales in a Parallel Fiber Feedback Pathway of the Weakly Electric Fish
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 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 ».