Dendrite-to-Soma Input/Output Function of Continuous Time-Varying Signals in Hippocampal CA1 Pyramidal Neurons
Notice bibliographique
Résumé
We examined how hippocamal CA1 neurons process complex time-varying inputs that dendrites are likely to receive in vivo. We propose a functional model of the dendrite-to-soma input/output relationship that combines temporal integration and static-gain control mechanisms. Using simultaneous dual whole cell recordings, we injected 50 s of subthreshold and suprathreshold zero-mean white-noise current into the primary dendritic trunk along the proximal 2/3 of stratum radiatum and measured the membrane potential at the soma. Applying a nonlinear system-identification analysis, we found that a cascade of a linear filter followed by an adapting static-gain term fully accounted for the nonspiking input/output relationship between the dendrite and soma. The estimated filters contained a prominent band-pass region in the 1- to 10-Hz frequency range that remained constant as a function of stimulus variance. The gain of the dendrite-to-soma input/output relationship, in contrast, varied as a function of stimulus variance. When the contribution of the voltage-dependent current I(h) was eliminated, the estimated filters lost their band-pass properties and the gain regulation was substantially altered. Our findings suggest that the dendrite-to-soma input/output relationship for proximal apical inputs to CA1 pyramidal neurons is well described as a band-pass filter in the theta frequency range followed by a gain-control nonlinearity that dynamically adapts to the statistics of the input signal.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».