Serotonin patterns locomotor network activity in the developing zebrafish by modulating quiescent periods
Notice bibliographique
Résumé
Developing neural networks follow common trends such as expression of spontaneous, recurring activity patterns, and appearance of neuromodulation. How these processes integrate to yield mature, behaviorally relevant activity patterns is largely unknown. We examined the integration of serotonergic neuromodulation and its role in the functional organization of the accessible locomotor network in developing zebrafish at behavioral and cellular levels. Locally restricted populations of serotonergic neurons and their projections appeared in the hindbrain and spinal cord of larvae after hatching (approximately day 2). However, 5-HT affected the swimming pattern only from day 4 on, when sustained spontaneous swimming appeared. 5-HT and its agonist quipazine increased motor output by reducing intervals of inactivity, observed behaviorally (by high-speed video) and in recordings from spinal neurons during fictive swimming (by whole-cell current clamp). 5-HT and quipazine had little effect on the properties of the activity periods, such as the duration of swim episodes and swim frequency. Further, neuronal input resistance, rheobasic current, and resting potential were not affected significantly. The 5-HT antagonists methysergide and ketanserin decreased motor output by prolonging the periods of inactivity with little effect on the active swim episode or neuronal properties. Our results suggest that 5-HT neuromodulation is integrated early in development of the locomotor network to increase its output by reducing periods of inactivity with little effect on the activity periods, which in contrast are the main targets of 5-HT neuromodulation in neonatal and adult preparations.
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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 | 0,000 |
| 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 ».