MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2270798658 · doi:10.3389/fncel.2015.00516

Mild KCC2 Hypofunction Causes Inconspicuous Chloride Dysregulation that Degrades Neural Coding

2016· article· en· W2270798658 sur OpenAlexafffund
Nicolas Doyon, Steven A. Prescott, Yves De Koninck

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenUniversité LavalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésNeuroscienceCoding (social sciences)PsychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disinhibition caused by Cl(-) dysregulation is implicated in several neurological disorders. This form of disinhibition, which stems primarily from impaired Cl(-) extrusion through the co-transporter KCC2, is typically identified by a depolarizing shift in GABA reversal potential (E GABA). Here we show, using computer simulations, that intracellular [Cl(-)] exhibits exaggerated fluctuations during transient Cl(-) loads and recovers more slowly to baseline when KCC2 level is even modestly reduced. Using information theory and signal detection theory, we show that increased Cl(-) lability and settling time degrade neural coding. Importantly, these deleterious effects manifest after less KCC2 reduction than needed to produce the gross changes in E GABA required for detection by most experiments, which assess KCC2 function under weak Cl(-) load conditions. By demonstrating the existence and functional consequences of "occult" Cl(-) dysregulation, these results suggest that modest KCC2 hypofunction plays a greater role in neurological disorders than previously believed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Cellular NeuroscienceMême sujetNeuroscience and Neuropharmacology ResearchTravaux en français237 207