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Enregistrement W2786691435 · doi:10.1101/246561

Deciphering the contribution of oriens-lacunosum/moleculare (OLM) cells to intrinsic theta rhythms using biophysical local field potential (LFP) models

2018· preprint· en· W2786691435 sur OpenAlexafffund
Alexandra Pierri Chatzikalymniou, Frances K. Skinner

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLocal field potentialNeuroscienceHippocampusInhibitory postsynaptic potentialPlace cellRhythmComputer scienceBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oscillations in local field potentials (LFPs) commonly occur and analyses of them fuel brain function hypotheses. An understanding of the cellular correlates and pathways affecting LFPs is needed but many overlapping pathways in vivo makes this difficult to achieve. A prevalent LFP rhythm in the hippocampus is ‘theta’ (3-12 Hz). Theta rhythms emerge intrinsically in an in vitro whole hippocampus preparation and thus can be produced by local interactions between interneurons and pyramidal (PYR) cells. Overlapping pathways are much reduced in this preparation making it possible to decipher the contribution of different cell types to LFP generation. We focus on oriens-lacunosum/moleculare (OLM) cells as a major class of interneurons in the hippocampus. They can influence PYR cells through two distinct pathways, (i) by direct inhibition of PYR cell distal dendrites, and (ii) by indirect disinhibition of PYR cell proximal dendrites by inhibiting bistratified cells (BiCs) that target them. We use previous inhibitory network models and build biophysical LFP models using volume conductor theory. We assess the effect of OLM cells to ongoing intrinsic LFP theta rhythms by directly comparing our model LFP features with experiment. We find that robust LFP theta responses adhering to reproducible experimental criteria occur only for particular connectivities between OLM cells and BiCs. Decomposition of the LFP reveals that OLM cell inputs onto the PYR cell regulate robustness of LFP responses without affecting average power and that the robust response depends on co-activation of distal inhibition and basal excitation. We use our models to estimate the spatial extent of the region generating LFP theta rhythms, leading us to predict that about 22,000 PYR cells participate in generating the LFP theta rhythm. Besides allowing us to understand OLM cells’ contributions to intrinsic theta rhythms, our work can drive hypothesis developments of cellular contributions in vivo . Author Summary Oscillatory local field potentials (LFPs) are extracellularly recorded potentials that are widely used to interpret information processing in the brain. For example, theta LFP rhythms (3-12 Hz) are correlated with memory processing and it is known that particular inhibitory cell types control their existence. As such, it is critical for us to appreciate how various cell types contribute to the characteristics of LFP rhythms. A precise biophysical modeling scheme linking activity at the cellular level and the recorded signal has been established. However, it is difficult to assess cellular contributions in vivo because of many spatiotemporally overlapping pathways that prevent the unambiguous separation of signals. Using an in vitro preparation that exhibits intrinsic theta (3-12 Hz) rhythms and where there is much less overlap, we build biophysical LFP models to explore cell contributions to ongoing intrinsic theta rhythms. We uncover distinct contributions from different cell types and show that robust theta rhythms depend specifically on one of the cell types. We are able to determine this because our LFP models have direct links with experiment and we are able to perform thousands of simulations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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