Modeling Spontaneous Activity in the Developing Spinal Cord Using Activity-Dependent Variations of Intracellular Chloride
Notice bibliographique
Résumé
We investigated how spontaneous activity is generated in developing, hyperexcitable networks. We focused our study on the embryonic chick spinal cord, a preparation that exhibits rhythmic discharge on multiple timescales: slow episodes (lasting minutes) and faster intraepisode cycling (approximately 1 Hz frequency). For this purpose, we developed a mean field model of a recurrent network with slow chloride dynamics and a fast depression variable. We showed that the model, in addition to providing a biophysical mechanism for the slow dynamics, was able to account for the experimentally observed activity. The model made predictions on how interval and duration of episodes are affected when changing chloride-mediated synaptic transmission or chloride flux across cell membrane. These predictions guided experiments, and the model results were compared with experimental data obtained with electrophysiological recordings. We found agreement when transmission was affected through changes in synaptic conductance and good qualitative agreement when chloride flux was varied through changes in external chloride concentration or in the rate of the Na+-K+-2Cl- cotransporter. Furthermore, the model made predictions about the time course of intracellular chloride concentration and chloride reversal potential and how these are affected by changes in synaptic conductance. Based on the comparison between modeling and experimental results, we propose that chloride dynamics could be an important mechanism in rhythm generation in the developing chick spinal cord.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».