Single-cell RNA sequencing uncovers the excitatory/inhibitory synaptic unbalance in the retrosplenial cortex after peripheral nerve injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nerve injury in the somatosensory pathway may induce maladaptive changes at the transcriptional or protein level, contributing to the development and maintenance of neuropathic pain. In contrast to the retrosplenial cortex (RSC), which processes nociceptive information and exhibits structural and molecular changes after nerve injury, detailed transcriptional changes in the RSC are not yet known. Here we confirm the involvement of the RSC in regulating pain sensation and observe that the same peripheral stimulation activates more retrosplenial neurons after nerve injury; reducing the activities of CaMKII α + splenial cells relieves peripheral pain hypersensitivity after nerve injury. Using a single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) approach, we identified cell-type-specific gene expression changes after nerve injury, and the gene set enrichment analysis results revealed suppressed ion homeostasis in CaMKII α + neurons. Furthermore, examination of the expression of genes encoding ligand-gated ion channels showed a decrease in Gabar1a but an increase in Gria1 in CaMKII α + neurons; consistently, we confirmed the unbalanced excitatory/inhibitory synaptic transmission by using the electrophysiological recording approach. Moreover, micro-infusion of 1-Naphthyl acetyl spermine in the RSC to reduce excitatory synaptic transmission alleviated peripheral pain hypersensitivity. Our data confirm the involvement of the RSC in pain regulation and provide information on cell type-dependent transcriptomic changes after nerve injury, which will contribute to the understanding of the mechanisms mediating neuropathic pain.
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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 | 0,000 |
| 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 ».