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Enregistrement W3094232112 · doi:10.1101/2020.10.21.349142

Absence of postsynaptic activity on developing neurons alters gene expression profiles without preventing the refinement of inputs

2020· preprint· en· W3094232112 sur OpenAlexaff
Yumaine Chong, Ellis Cooper

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostsynaptic potentialNeuroscienceExcitatory postsynaptic potentialSynaptic plasticitySynapseBiologyNeurotransmissionPremovement neuronal activityNeuronInhibitory postsynaptic potentialSynaptic augmentationGene expressionGeneGeneticsReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 seuil0,003

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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