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Enregistrement W3133750927 · doi:10.1101/2021.03.10.434766

Excitatory postsynaptic calcium transients at Aplysia sensory-motor neuron synapses allow for quantal examination of synaptic strength over multiple days in culture

2021· preprint· en· W3133750927 sur OpenAlexafffund
Tyler W. Dunn, Wayne S. Sossin

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésSynaptic augmentationSynaptic fatigueNeuroscienceExcitatory postsynaptic potentialSynaptic plasticityAplysiaPostsynaptic potentialMetaplasticitySynapseNeural facilitationAMPA receptorNonsynaptic plasticitySynaptic pharmacologyNeurotransmissionBiologyGlutamate receptorInhibitory postsynaptic potentialReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ability to monitor changes in strength at individual synaptic contacts is required to test the hypothesis that specialized synapses maintain changes in synaptic strength that underlie memory. Measuring excitatory post-synaptic calcium transients through calcium permeable AMPA receptors is one way to monitor synaptic strength at individual synaptic contacts. Using a membrane targeted genetic calcium sensor, we demonstrate that one can measure synaptic events at individual synaptic contacts in Aplysia sensory-motor neuron synapses. These results show that synaptic strength is not evenly distributed between all contacts in these cultures, but dominated by multiquantal sites of synaptic contact. The probability, quantal size and quantal content can be measured over days at individual synaptic contacts using this technique. Surprisingly, most synaptic contacts were not found opposite presynaptic varicosities, but instead at areas of pre- and post-synaptic contact with no visible thickening of membranes. This technique shows promise in being able to address whether specialized synapses maintain synaptic strength underlying 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)0,000
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 seuil0,004

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,249 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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