Single calcium channel domain gating of synaptic vesicle fusion at fast synapses; analysis by graphic modeling
Notice bibliographique
Résumé
At fast-transmitting presynaptic terminals Ca(2+) enter through voltage gated calcium channels (CaVs) and bind to a synaptic vesicle (SV) -associated calcium sensor (SV-sensor) to gate fusion and discharge. An open CaV generates a high-concentration plume, or nanodomain of Ca(2+) that dissipates precipitously with distance from the pore. At most fast synapses, such as the frog neuromuscular junction (NMJ), the SV sensors are located sufficiently close to individual CaVs to be gated by single nanodomains. However, at others, such as the mature rodent calyx of Held (calyx of Held), the physiology is more complex with evidence that CaVs that are both close and distant from the SV sensor and it is argued that release is gated primarily by the overlapping Ca(2+) nanodomains from many CaVs. We devised a 'graphic modeling' method to sum Ca(2+) from individual CaVs located at varying distances from the SV-sensor to determine the SV release probability and also the fraction of that probability that can be attributed to single domain gating. This method was applied first to simplified, low and high CaV density model release sites and then to published data on the contrasting frog NMJ and the rodent calyx of Held native synapses. We report 3 main predictions: the SV-sensor is positioned very close to the point at which the SV fuses with the membrane; single domain-release gating predominates even at synapses where the SV abuts a large cluster of CaVs, and even relatively remote CaVs can contribute significantly to single domain-based gating.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».