Synaptic activation of GABA<sub>B</sub> receptors regulates neuronal network activity and entrainment
Notice bibliographique
Résumé
In the mammalian central nervous system, GABA(B) receptors mediate slow pre- and postsynaptic inhibition. Using rat hippocampal slices we investigated the role of synaptic GABA(B) receptors in regulating kainate-induced subthreshold neuronal network oscillations in the gamma frequency range (25-80 Hz). The GABA(B) receptor agonist baclofen largely eliminated gamma oscillations. The GABA(B) receptor antagonist CGP55845 reversed this action of baclofen but alone did not alter the power or frequency of ongoing oscillations. To examine the role of synaptically released GABA on network activity, we electrically stimulated stratum radiatum of CA3 whilst recording gamma oscillations from stratum pyramidale. Single stimuli produced a pronounced transient (up to 1 s in duration) inhibition of gamma frequency oscillations. This stimulus-induced shutdown of network activity was enhanced by the GABA uptake inhibitor tiagabine and largely inhibited by CGP55845. Multiple stimuli delivered at frequencies of 1-3 Hz resulted in an activity-dependent fatigue of the inhibition of gamma activity, such that, after a number of stimuli, oscillations could be detected tens of milliseconds after the stimulus. Interestingly, this activity-dependent fatigue of inhibition uncovered a stimulus-dependent temporal entrainment of the gamma oscillations. Furthermore, the amount of repetitive synaptic input that was required to cause this entrainment was dramatically reduced by GABA(B) receptor antagonism such that it was evident within just a few stimuli. These data suggest that convergent afferent synaptic activity can alter the precise temporal arrangement of neuronal network activity. Furthermore, the flow of such information into a functioning neuronal network is highly regulated by GABA(B) receptor-mediated synaptic inhibition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».