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Enregistrement W3016485040 · doi:10.1523/jneurosci.1393-19.2020

Divergent Synaptic Scaling of Miniature EPSCs following Activity Blockade in Dissociated Neuronal Cultures

2020· article· en· W3016485040 sur OpenAlexafffund
Amanda L. Hanes, Andrew G. Koesters, Ming‐fai Fong, Haider F. Altimimi, David Stellwagen, Peter Wenner, Kathrin L. Engisch

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Eye InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésSynaptic scalingHomeostatic plasticityNeuroscienceScalingExcitatory postsynaptic potentialBiologyNeuronSynaptic plasticityNeuroplasticityHomeostasisPremovement neuronal activityMultiplicative functionPhysicsBiophysicsMetaplasticityReceptorCell biologyMathematicsInhibitory postsynaptic potential

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurons can respond to decreased network activity with a homeostatic increase in the amplitudes of miniature EPSCs (mEPSCs). The prevailing view is that mEPSC amplitudes are uniformly multiplied by a single factor, termed “synaptic scaling.” Deviations from purely multiplicative scaling have been attributed to biological differences, or to a distortion imposed by a detection threshold limit. Here, we demonstrate in neurons dissociated from cortices of male and female mice that the shift in mEPSC amplitudes observed in the experimental data cannot be reproduced by simulation of uniform multiplicative scaling, with or without the distortion caused by applying a detection threshold. Furthermore, we demonstrate explicitly that the scaling factor is not uniform but is close to 1 for small mEPSCs, and increases with increasing mEPSC amplitude across a substantial portion of the data. This pattern was also observed for previously published data from dissociated mouse hippocampal neurons and dissociated rat cortical neurons. The finding of “divergent scaling” shifts the current view of homeostatic plasticity as a process that alters all synapses on a neuron equally to one that must accommodate the differential effect observed for small versus large mEPSCs. Divergent scaling still accomplishes the essential homeostatic task of modifying synaptic strengths in the opposite direction of the activity change, but the consequences are greatest for those synapses which individually are more likely to bring a neuron to threshold. SIGNIFICANCE STATEMENTIn homeostatic plasticity, the responses to chronic increases or decreases in network activity act in the opposite direction to restore normal activity levels. Homeostatic plasticity is likely to play a role in diseases associated with long-term changes in brain function, such as epilepsy and neuropsychiatric illnesses. One homeostatic response is the increase in synaptic strength following a chronic block of activity. Research is focused on finding a globally expressed signaling pathway, because it has been proposed that the plasticity is uniformly expressed across all synapses. Here, we show that the plasticity is not uniform. Our work suggests that homeostatic signaling molecules are likely to be differentially expressed across synapses.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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