Glutamate dynamics determine the magnitude of Hebbian synaptic plasticity
Notice bibliographique
Résumé
Increasing evidence suggests that synaptic NMDA receptors (NMDARs) promote long term potentiation (LTP) while extrasynaptic NMDARs inhibit LTP and promote long term depression (LTD). Glutamate transporters maintain this balance by rapidly clearing glutamate from the extracellular space. In many disease states, transporter dysfunction is thought to underlie LTP deficits. However, the precise relationship between extracellular glutamate dynamics and LTP is unknown. Here, we used an optogenetic sensor of glutamate to monitor glutamate dynamics in real-time during LTP induction. Pharmacologically blocking glutamate transporters slowed clearance and inhibited LTP magnitude in a concentration-dependent manner. Surprisingly, impaired glutamate clearance caused rapid NMDAR desensitization and simultaneous three-fold increases in postsynaptic calcium through L-type voltage gated calcium channels. Overall, our data characterize the relationship between glutamate dynamics and LTP, and identify a novel mechanism underlying LTP impairment due to slow glutamate clearance. These results may be applicable to neurodegenerative diseases associated with impaired synaptic plasticity and glutamate transporter dysfunction.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».