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Enregistrement W2884876249 · doi:10.1152/jn.00068.2018

Motoneuron output regulated by ionic channels: a modeling study of motoneuron frequency-current relationships during fictive locomotion

2018· article· en· W2884876249 sur OpenAlexaff
Yue Dai, Yi Cheng, Brent Fedirchuk, Larry M. Jordan, Junhao Chu

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesEast China Normal UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAfterhyperpolarizationChemistryNeuroscienceMembrane potentialElectrophysiologyHyperpolarization (physics)Excitatory postsynaptic potentialDownregulation and upregulationSodium channelInhibitory postsynaptic potentialPotassium channelBiophysicsRheobaseConductanceSodiumBiologyPhysicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cat lumbar motoneurons display changes in membrane properties during fictive locomotion. These changes include reduction of input resistance and afterhyperpolarization, hyperpolarization of voltage threshold, and voltage-dependent excitation of the motoneurons. The state-dependent alteration of membrane properties leads to dramatic changes in frequency-current (F-I) relationship. The mechanism underlying these changes remains unknown. Using a motoneuron model combined with electrophysiological data, we investigated the channel mechanisms underlying the regulation of motoneuronal excitability and motor output. Simulation results showed that upregulation of transient sodium, persistent sodium, or Ca v 1.3 calcium conductances or downregulation of calcium-activated potassium or KCNQ/K v 7 potassium conductances could increase motoneuronal excitability and motor output through hyperpolarizing (left shifting) the F-I relationships or increasing the F-I slopes, whereas downregulation of input resistance or upregulation of potassium-mediated leak conductance produced the opposite effects. The excitatory phase of locomotor drive potentials (LDPs) also substantially hyperpolarized the F-I relationships and increased the F-I slopes, whereas the inhibitory phase of the LDPs had opposite effects to a similar extent. The simulation results also showed that none of the individual channel modulations could produce all the changes in the F-I relationships. The effects of modulation of Ca v 1.3 and KCNQ/K v 7 on F-I relationships were supported by slice experiments with the Ca v 1.3 agonist Bay K8644 and the KCNQ/K v 7 antagonist XE-991. The conclusion is that the varying changes in F-I relationships during fictive locomotion could be regulated by multichannel modulations. This study provides insight into the ionic basis for control of motor output in walking. NEW & NOTEWORTHY Mammalian spinal motoneurons have their excitability adapted to facilitate recruitment and firing during locomotion. Cat lumbar motoneurons display dramatic changes in membrane properties during fictive locomotion. These changes lead to a varying alteration of frequency-current relationship. The mechanisms underlying the changes remain unknown. In particular, little is known about the ionic basis for regulation of motoneuronal excitability and thus control of the motor output for walking by the spinal motor system.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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