Relationships Between Calcium and pH in the Regulation of the Slow Afterhyperpolarization in Cultured Rat Hippocampal Neurons
Notice bibliographique
Résumé
The Ca(2+)-dependent slow afterhyperpolarization (AHP) is an important determinant of neuronal excitability. Although it is established that modest changes in extracellular pH (pH(o)) modulate the slow AHP, the relative contributions of changes in the priming Ca(2+) signal and intracellular pH (pH(i)) to this effect remain poorly defined. To gain a better understanding of the modulation of the slow AHP by changes in pH(o), we performed simultaneous recordings of intracellular free calcium concentration ([Ca(2+)](i)), pH(i), and the slow AHP in cultured rat hippocampal neurons coloaded with the Ca(2+)- and pH-sensitive fluorophores fura-2 and SNARF-5F, respectively, and whole cell patch-clamped using the perforated patch technique. Decreasing pH(o) from 7.2 to 6.5 lowered pH(i), reduced the magnitude of depolarization-evoked [Ca(2+)](i) transients, and inhibited the subsequent slow AHP; opposite effects were observed when pH(o) was increased from 7.2 to 7.5. Although decreases and increases in pH(i) (at a constant pH(o)) reduced and augmented, respectively, the slow AHP in the absence of marked changes in preceding [Ca(2+)](i) transients, the inhibition of the slow AHP by decreases in pH(o) was correlated with low pH(o)-dependent reductions in [Ca(2+)](i) transients rather than the decreases in pH(i) that accompanied the decreases in pH(o). In contrast, high pH(o)-induced increases in the slow AHP were correlated with the accompanying increases in pH(i) rather than high pH(o)-dependent increases in [Ca(2+)](i) transients. The results indicate that changes in pH(o) modulate the slow AHP in a manner that depends on the direction of the pH(o) change and substantiate a role for changes in pH(i) in modulating the slow AHP during changes in pH(o).
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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 ».