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Enregistrement W2120143438 · doi:10.3389/fncel.2014.00424

The heterogeneity in GABAA receptor-mediated IPSC kinetics reflects heterogeneity of subunit composition among inhibitory and excitatory interneurons in spinal lamina II

2014· article· en· W2120143438 sur OpenAlexafffund
Charalampos Labrakakis, Uwe Rudolph, Yves De Koninck

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGABAA receptorInhibitory postsynaptic potentialGABAergicNeuroscienceExcitatory postsynaptic potentialGephyrinProtein subunitBiologyGlycine receptorBiophysicsChemistryCell biologyReceptorBiochemistryGlycineAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GABAergic inhibition displays rich functional diversity throughout the CNS, which arises from variations in the nature of inputs, subunit composition, subcellular localization of receptors and synapse geometry, or reuptake mechanisms. In the spinal dorsal horn (SDH), GABAA and glycine receptors play a major role in the control of excitability and accuracy of nociceptive processing. Identifying which components shape the properties of the inhibitory synapses in different cell types is necessary to understand how nociceptive information is integrated. To address this, we used transgenic mice where inhibitory interneurons express GAD65-EGFP. We found that GABAA, but not glycine receptor-mediated evoked IPSCs displayed slower kinetics in EGFP+ vs. EGFP- interneurons. GABAA miniature IPSC decay kinetics showed a large variability in both populations, however the distribution of decays differed between EGFP+ and EGFP- interneurons. The range of mIPSC decay kinetics observed was replicated in experiments using rapid application of GABA on outside-out patches taken from SDH neurons in slices. Furthermore, GABAA decay kinetics were not affected by uptake blockers and were not different in mice lacking δ or α5 subunits, indicating that intrinsic channel properties likely underlie the heterogeneity. To identify whether other α subunits shape the various kinetic properties observed we took advantage of knock-in mice carrying point mutations in either the α1, α2, or α3 subunits rendering Ro 15-4513 a selective agonist at the benzodiazepine modulatory site. We found that α1 and α2 subunit underlie the fast decaying component of IPSCs while the slow component is determined by the α3 subunit. The differential distribution of GABAA subunits at inhibitory synapses thus sculpts the heterogeneity of the SDH inhibitory circuitry. This diversity of inhibitory elements can be harnessed to selectively modulate different components of the spinal nociceptive circuitry for therapeutic interventions.

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)0,001
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 enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations28
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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