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Enregistrement W2988821010 · doi:10.7554/elife.22962.022

Author response: Computational models of O-LM cells are recruited by low or high theta frequency inputs depending on h-channel distributions

2017· peer-review· en· W2988821010 sur OpenAlexaff
Vladislav Sekulić, Frances K. Skinner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIon channelFunction (biology)Inhibitory postsynaptic potentialPotassium channelConductanceChannel (broadcasting)PhysicsComputer scienceNeuroscienceChemistryBiophysicsBiologyBiochemistryCell biologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurons transmit information using electrical activity. Whereas electrical currents in wires consist of moving electrons, those in neurons are made up of charged particles called ions. These flow into and out of the cells through specialized channels in the outer membrane. Changes in ion channels can disrupt brain activity. However, unravelling the interactions between molecules that give rise to particular behaviours or diseases is challenging in living animals. Computer models can simplify this task, but only if the models are accurate copies of living systems. It is never possible to obtain a completely accurate model, so instead the goal is to make sure that any understanding derived from the models can guide new experiments, and that models are refined appropriately based on the results of these new experiments. Sekulić and Skinner used computer modelling to explore how ion channels affect the properties of a type of neuron called the oriens lacunosum/moleculare (O-LM) cell. These are found in a region of the brain called the hippocampus, which is involved in learning and memory. When animals explore their environment, the O-LM cells fire in synchrony with other cells in the hippocampus. Hippocampal cell populations typically fire either between 4 and 7 times per second, known as low theta, or 7 to 12 times per second, called high theta. Low theta firing supports the processing of emotions, whereas high theta helps animals form a mental map of their surroundings. Sekulić and Skinner wanted to know how the distribution of ion channels in O-LM cells – particularly a subtype called h-channels – affects whether the cells take part in theta firing. The task was made possible by the availability of a database of computer models of O-LM cells, each featuring a different distribution of ion channels. Sekulić and Skinner exposed each model to patterns of activity simulating those in the brain of an animal exploring its environment. The results revealed that specific combinations and distributions of ion channels predispose, or “tune”, O-LM cells to participate in either low or high theta, and thus emotional or spatial learning in the hippocampus. The next step is to test the predictions of the models experimentally. Studies should examine whether the distribution of ion channels in O-LM cells does indeed predispose them to fire at particular frequencies, as the models suggest. A further question is how targeting O-LM cells in freely moving animals would affect spatial and emotional memory.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,007

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,214 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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