Peptidergic Activation of Locomotor Pattern Generators in the Neonatal Spinal Cord
Notice bibliographique
Résumé
The development of motor networks in the spinal cord is partly activity-dependent. We have observed receptor-mediated excitatory effects of two peptides, arginine vasopressin (AVP) and oxytocin (OXT), on motor network activity in the neonate. With the use of an en bloc in vitro preparation of mouse spinal cord (2-3 d old), which either was isolated completely or had muscles of the hindlimb left intact, we show that the bath application of AVP or OXT can evoke an increase in population bursting of motoneurons recorded from the lumbar ventral roots. By using antagonists for AVP and OXT, we found that these peptides were binding primarily to V1a and OXT receptors, respectively. Western blot analysis revealed a 48 kDa V1a and a 55 kDa OXT receptor immunoreactive band that was expressed in tissue obtained from L1-L6 sections of spinal cord. AVP, but not OXT, could, on occasion, evoke sustained periods of locomotor-like activity. In addition, when we applied AVP or OXT in combination with a 5-HT2 agonist, bouts of locomotor-like activity could be observed in a majority of preparations. Collectively, these data point to a novel role for AVP and OXT in the activation of spinal motor networks.
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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 ».