A Minimal Model for G Protein–Mediated Synaptic Facilitation and Depression
Notice bibliographique
Résumé
G protein-coupled receptors are ubiquitous in neurons, as well as other cell types. Activation of receptors by hormones or neurotransmitters splits the G protein heterotrimer into Galpha and Gbetagamma subunits. It is now clear that Gbetagamma directly inhibits Ca2+ channels, putting them into a reluctant state. The effects of Gbetagamma depend on the specific beta and gamma subunits present, as well as the beta subunit isoform of the N-type Ca2+ channel. We describe a minimal mathematical model for the effects of G protein action on the dynamics of synaptic transmission. The model is calibrated by data obtained by transfecting G protein and Ca2+ channel subunits into tsA-201 cells. We demonstrate with numerical simulations that G protein action can provide a mechanism for either short-term synaptic facilitation or depression, depending on the manner in which G protein-coupled receptors are activated. The G protein action performs high-pass filtering of the presynaptic signal, with a filter cutoff that depends on the combination of G protein and Ca2+ channel subunits present. At stimulus frequencies above the cutoff, trains of single spikes are transmitted, while only doublets are transmitted at frequencies below the cutoff. Finally, we demonstrate that relief of G protein inhibition can contribute to paired-pulse facilitation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».