Absence of postsynaptic activity on developing neurons alters gene expression profiles without preventing the refinement of inputs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Synaptic activity plays several roles as developing neurons make connections with their targets. It acts locally at synapses to influence the expression of genes needed to establish and maintain synaptic contacts. And, downstream it provides the necessary activity to strengthen and refine connections. Many studies have demonstrated how synaptic activity alters synaptic strength and increases synapse numbers. Much less is known, however, about the long-term consequences when a circuit develops without synaptic activity. To address this, we developed a mosaic model of sympathetic ganglia where synaptically-active and synaptically-inactive sympathetic neurons develop side-by-side in vivo. This model allowed us to address two issues. One is the relationship between activity and the refinement of converging inputs; the second is how synaptic activity contributes to a neuron’s gene expression profile. Our results indicate that converging presynaptic inputs to synaptically-silent neurons do not require postsynaptic activity to refine, provided these neurons share targets with synaptically-active neurons. Second, we demonstrate with single-cell RNA sequencing experiments that the expression of many genes by sympathetic neurons is independent of endogenous activity or local signals immediately downstream of excitatory postsynaptic potentials. An exception are genes required for neurotransmitter metabolism: We found that for a large sub-population of sympathetic neurons, synaptic activity increases the expression of adrenergic genes and supresses the expression of cholinergic genes. We conclude that signals generated locally at synapses do not initiate refinement of converging inputs, and that synaptic activity’s influence on a neuron’s gene expression profiles is complex and depends on context.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».