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Enregistrement W3016918892 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.06864

Ensemble Dynamics of Stellate Ganglion Neurons Reveal Differential Transduction of Cardiac and Pulmonary Inputs ‐ SPARC

2020· article· en· W3016918892 sur OpenAlexaff
Kostubh B. Sudarshan, Yuichi Hori, Mohammed Amer Swid, Alexander B. Karavos, Christian Wooten, Gohar Mirhanian, William Narinyan, J. Andrew Armour, G. Kember, Olujimi A. Ajijola

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStellate ganglionNeurosciencePopulationCardiologyInternal medicineBiologyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The sympathetic nervous system exerts closed‐loop hierarchical control of cardiac function partially through peripheral sympathetic ganglia (PSGs). To what extent PSGs possess network processing capabilities useful for local cardiopulmonary integration outside the central nervous system is unknown. Methods To understand whether neurons within PSGs process cardiopulmonary inputs, and to gain insights into the modes and properties of such transduction, we performed extracellular recordings (via a linear 16‐electrode array) to determine intrinsic activity of left stellate ganglion (LSG) neurons in chloralose‐anesthetized pigs (n=8). Continuous respiratory and left ventricular pressures (RP and LVP) were recorded along with the ECG. Neuronal activity was examined during resting states and under various cardiopulmonary stressors. Linkages between neural activity and LVP and RP were examined at the local neural ensemble and global population levels such that ensemble behavior could be examined over short time scales (minutes) versus evolution of population level processing over hours, using a sliding window. Results Neural ensembles show a wide range of regional behaviors with activity that may cease or commence during the cardiorespiratory cycle such that no neuron is either purely cardiac or pulmonary, rather neurons exhibit cardiopulmonary integration. Global level processing was examined, over a sliding window, for: (i) the presence or absence of cardiac and respiratory periodicities, and (ii) the evolution of the degree to which greater or lesser ‘attention’ is globally paid to LVP and RP relative to random sampling. The results of (ii) show that the greatest attention is paid to diastole and near‐peak LVP. Regarding RP, little attention is paid to the respiratory pressure while the breathing rate from (i) is generally strongly evident. Interestingly, spiking density did not correlate with level of attention i.e. increased spiking levels does not imply that random sampling has ceased and attention has become focused on LVP or RP. Conclusions Activity of stellate ganglion neurons recorded in situ reveal complex local neuronal and global population properties that are dynamically phase‐ and rate‐locked with cardiac and pulmonary function respectively. The combination of (i) and (ii) are useful in finding consistency in neuronal attention across animals since this combination gives insight into the degree to which a population of neurons is processing information at the local and global levels within PSGs. Support or Funding Information NIH: DP2OD024323‐01 and OT2OD023848

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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