Modeling the effects of neuronal morphology on dendritic chloride diffusion and GABAergic inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Poster presentation at the Twenty Third Annual Computational Neuroscience Meeting: CNS*2014 Québec City, Canada. 26-31 July 2014. Gamma-aminobutyric acid receptors (GABAARs) are ligand-gated chloride (Cl−) channels which mediate the majority of inhibitory neurotransmission in the CNS. Spatiotemporal changes of intracellular Cl− concentration alter the concentration gradient for Cl− across the neuronal membrane and thus affect the current flow through GABAARs and the efficacy of GABAergic inhibition. However, the impact of complex neuronal morphology on Cl− diffusion and the redistribution of intracellular Cl− is not well understood. Recently, computational models for Cl− diffusion and GABAAR-mediated inhibition in realistic neuronal morphologies became available [1-3]. Here we have used computational models of morphologically complex dendrites to test the effects of spines on Cl− diffusion. In all dendritic morphologies tested, spines slowed down longitudinal Cl− diffusion along dendrites and decreased the amount and spatial spread of synaptically evoked Cl− changes. Spine densities of 2-10 spines/µm decreased the longitudinal diffusion coefficient of Cl− to 80-30% of its value in smooth dendrites, respectively. These results suggest that spines are able to limit short-term ionic plasticity [4] at dendritic GABAergic synapses.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».