Reliability of triggering postinhibitory rebound bursts in deep cerebellar neurons
Notice bibliographique
Résumé
Deep cerebellar nuclear (DCN) neurons exhibit distinct phenotypes of rebound discharge following current-evoked membrane hyperpolarizations that arise from specific Ca(V)3 T-type Ca(2+) channel isoforms and Ca(2+)-activated K(+) channels. The probability of evoking rebound bursts following a brief train of GABAergic inhibitory synaptic input from cerebellar Purkinje cells was recently questioned for stimulus intensities adjusted to evoke a long post-stimulus pause in spike firing. We revisited this issue to examine the potential for generating rebound bursts in DCN cells in response to synaptic inputs in vitro. Both a Transient and Weak Burst phenotype could be distinguished in on-cell extracellular recordings or whole-cell recordings in response to inhibitory synaptic input. We found that the rebound burst response was a sensitive function of stimulus intensity, such that increasing stimulus intensity significantly raised the probability for evoking bursts while decreasing pause duration. The threshold for reliably generating rebound bursts was approximately 40 percent of maximum intensity, a level that evokes an IPSC corresponding to only a small number of the inhibitory terminals known to impinge on DCN cells. The probability for evoking rebound bursts is thus very high for moderate levels of stimulation in vitro, leaving the potential for rebound discharge to contribute to signal processing in vivo an open question.
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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 | 0,003 |
| 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 ».