Opening of K<sub>ATP</sub> Channel Regulates Tonic Currents From Pyramidal Neurons in Rat Brain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ATP-sensitive K+ (KATP) channels couple metabolic state to cellular excitability. Activation of neuronal and astrocytic mitochondrial KATP (mitoKATP) channels regulates a variety of neuronal functions. However, less is known about the impact of mitoKATP on tonic γ-aminobutyric acid (GABA) inhibition. Tonic GABA inhibition is mediated by the binding of ambient GABA on extrasynaptic GABA A-type receptors (GABAARs) and is involved in regulating neuronal excitability. METHODS: We determined the impact of activation of KATP channels with diazoxide (DIZ) on tonic inhibition and recorded tonic current from rat cortical layer 5 pyramidal cells by patch-clamp recordings. RESULTS: We found that neonatal tonic current increased with an increase in GABA concentration, which was partially mediated by the GABA A-type receptor (GABAAR) α5, and likely the δ subunits. Activation of KATP channels resulted in decreased tonic current in newborns, but there was increased tonic current during the second postnatal week. CONCLUSIONS: These findings suggest that activation of KATP channels with DIZ regulates GABAergic transmission in neocortical pyramidal cells during development.
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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 | 0,001 |
| 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 ».