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Enregistrement W2953341815 · doi:10.1523/jneurosci.2976-18.2019

Interplay of Entorhinal Input and Local Inhibitory Network in the Hippocampus at the Origin of Slow Inhibition in Granule Cells

2019· article· en· W2953341815 sur OpenAlexafffund
Yanina Mircheva, Modesto R. Peralta, Katalin Tóth

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInhibitory postsynaptic potentialNeuroscienceEntorhinal cortexGranule (geology)HippocampusPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuronal activity from the entorhinal cortex propagates through the perforant path (PP) to the molecular layer of the dentate gyrus (DG) where information is filtered and converted into sparse hippocampal code. Nearly simultaneous signaling to both granule cells (GC) and local interneurons (INs) engages network interactions that will modulate input integration and output generation. When triggered, GABA release from interneurons counteracts the glutamatergic signals of PP terminals, scaling down the overall DG activation. Inhibition occurs at fast or slow timescales depending on the activation of ionotropic GABAA-R or metabotropic GABAB-R. Although postsynaptic GABAA and GABAB-R differ in their location at the synapse, mixed GABAA/B-R IPSPs can also occur. Here we describe a slow inhibition mechanism in mouse GCs recorded from either sex, mediated by GABAA/B-R in combination with metabotropic glutamate receptors. Short burst PP stimulation in the gamma frequency range lead to a long-lasting hyperpolarization (LLH) of the GCs with a duration that exceeds GABAB-R IPSPs. As a result, LLH alters GC firing patterns and the responses to concomitant excitatory signals are also affected. Synaptic recruitment of feedforward inhibition and subsequent GABA release from interneurons, also successfully trigger mixed GABA responses in GCs. Together these results suggest that slow inhibition through LLH leads to reduced excitability of GCs during entorhinal input integration. The implication of LLH in regulation of neuronal excitability suggests it also contributes to the sparse population coding in DG. SIGNIFICANCE STATEMENT Our study describes a long-lasting hyperpolarization (LLH) in hippocampal granule cells. We used whole-cell patch-clamp recordings and an optogenetic approach to characterize this event. LLH is a slow inhibitory mechanism that occurs following the stimulation of the perforant pathway in the molecular layer of the dentate gyrus. We found that it is mediated via postsynaptic ionotropic and metabotropic GABA and metabotropic glutamate receptors. The duration of LLH exceeds previously described IPSPs mediated by any of these receptors. The activation of LLH requires presynaptic gamma frequency bursts and recruitment of the local feedforward inhibition. LLH defines prolonged periods of low excitability of GCs and a restrained neuronal discharge. Our results suggest that LLH can contribute to sparse activation of GCs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,290 · 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'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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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