Modulation of Rhythmic Activity in Mammalian Spinal Networks Is Dependent on Excitability State
Notice bibliographique
Résumé
Neuromodulators play an important role in activating rhythmically active motor networks; however, what remains unclear are the network interactions whereby neuromodulators recruit spinal motor networks to produce rhythmic activity. Evidence from invertebrate systems has demonstrated that the effect of neuromodulators depends on the pre-existing state of the network. We explored how network excitation state affects the ability of dopamine to evoke rhythmic locomotor activity in the neonatal mouse isolated spinal cord. We found that dopamine can evoke unique patterns of motor activity that are dependent on the excitability state of motor networks. Different patterns of motor activity ranging from tonic, nonrhythmic activity to multirhythmic, nonlocomotor activity to locomotor activity were produced by altering global motor network excitability through manipulations of the extracellular potassium and bath NMDA concentration. A similar effect was observed when network excitation was manipulated during an unstable multirhythm evoked by a low concentration (15 µm) of 5-HT, suggesting that our results are not neuromodulator specific. Our data show in vertebrate systems that modulation is a two-way street and that modulatory actions are largely influenced by the network state. The level of network excitation can account for variability between preparations and is an additional factor to be considered when circuit elements are removed from the network.
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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 | 0,000 |
| 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 ».