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Enregistrement W2922383116 · doi:10.3389/fncel.2019.00098

Calcium Dynamics in Dendrites of Hippocampal CA1 Interneurons in Awake Mice

2019· article· en· W2922383116 sur OpenAlexafffund
Ruggiero Francavilla, Vincent Villette, Olivier Martel, Lisa Topolnik

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchSavoy Foundation
Mots-clésInterneuronNeuroscienceHippocampal formationParvalbuminBiologyInhibitory postsynaptic potentialSomaCalcium imagingCATSDendrite (mathematics)Hebbian theoryCalciumChemistryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hippocampal inhibitory interneurons exhibit a large diversity of dendritic Ca2+ mechanisms that are involved in the induction of Hebbian and anti-Hebbian synaptic plasticity. High resolution imaging techniques allowed examining somatic Ca2+ signals and, accordingly, the recruitment of hippocampal interneurons in awake behaving animals. However, little is still known about dendritic Ca2+ activity in interneurons during different behavioral states. Here, we used two-photon Ca2+ imaging in mouse hippocampal CA1 interneurons to reveal Ca2+ signal patterns in interneuron dendrites during animal locomotion and immobility. Despite overall variability in dendritic Ca2+ transients across different cells and dendritic branches, we report consistent behavior state-dependent organization of Ca2+ signalling in interneurons. As such, spreading regenerative Ca2+ transients dominated in dendrites during locomotion, whereas both spreading and localized Ca2+ signals were seen during immobility. Thus, these data indicate that while animal locomotion is associated with widespread Ca2+ elevations in interneuron dendrites that may reflect regenerative activity, local Ca2+ transients that may be related to synaptic activity become apparent during animal quiet state.

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)0,001
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 enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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