Rhythmically Discharging Basal Forebrain Units Comprise Cholinergic, GABAergic, and Putative Glutamatergic Cells
Notice bibliographique
Résumé
The basal forebrain plays important roles in arousal, learning, and memory by stimulating cortical activation characterized by rhythmic slow theta and high-frequency beta-gamma activities. Although cholinergic neurons play a significant part in these roles, other, including GABAergic, neurons appear to contribute. Using juxtacellular labeling with neurobiotin of neurons recorded within the magnocellular preoptic-substantia innominata area in urethan-anesthetized rats, we show that in addition to cells that are cholinergic or GABAergic, other cells that are neither fire rhythmically in correlation with stimulation-induced rhythmic slow activity on the cortex. Neurons with the characteristics of the noncholinergic/nonGABAergic cells contain phosphate-activated glutaminase (PAG), the synthetic enzyme for transmitter glutamate and may thus be glutamatergic. Within their oscillatory spike trains, putative glutamatergic neurons fire at a lower frequency (~20 Hz) than the GABAergic neurons (~40 Hz) and the cholinergic neurons (average: 75 Hz), whose spike trains include high-frequency bursts. The three groups all discharge rhythmically at a slow frequency in correlation with rhythmic slow activity recorded on the prefrontal, entorhinal, piriform and olfactory bulb cortices. The predominant slow frequency corresponds to the respiratory-olfactory rhythm, which is commonly slower than, yet can be as fast as, the hippocampal theta rhythm during certain coordinated behaviors, such as sniffing-whisking. While stimulating higher frequency beta-gamma activities, putative glutamatergic together with GABAergic and cholinergic cells may thus collectively modulate rhythmic slow activity and thereby promote coherent processing and plasticity across distributed cortical networks during coordinated behaviors and states.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».