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Enregistrement W4224117423 · doi:10.1101/2022.04.01.486760

Impact on backpropagation of the spatial heterogeneity of sodium channel kinetics in the axon initial segment

2022· preprint· en· W4224117423 sur OpenAlexaff
Benjamin Barlow, André Longtin, Béla Joós

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAxonBackpropagationSodium channelGatingStimulationBiophysicsChemistryNeuroscienceSodiumComputer scienceBiologyArtificial neural networkArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a variety of neurons, action potentials (APs) initiate at the proximal axon, within a region called the axon initial segment (AIS), which has a high density of voltage-gated sodium channels (Na V s) on its membrane. In pyramidal neurons, the proximal AIS has been reported to exhibit a higher proportion of Na V s with gating properties that are “ right-shift ed” to more depolarized voltages, compared to the distal AIS. Further, recent experiments have revealed that as neurons develop, the spatial distribution of Na V subtypes along the AIS can change substantially, suggesting that neurons tune their excitability by modifying said distribution. When neurons are stimulated axonally, computational modelling has shown that this spatial separation of gating properties in the AIS enhances the backpropagation of APs into the dendrites. In contrast, in the more natural scenario of somatic stimulation, our simulations show that the same distribution can impede backpropagation. We implemented a range of hypothetical Na V distributions in the AIS of three multicompartmental pyramidal cell models and investigated the precise kinetic mechanisms underlying such effects, as the spatial distribution of Na V subtypes is varied. With axonal stimulation, proximal Na V availability dominates, such that concentrating right-shift ed Na V s in the proximal AIS promotes backpropagation. However, with somatic stimulation, the models are insensitive to availability . Instead, the higher activation threshold of right-shift ed Na V s in the AIS impedes backpropagation. Therefore, recently observed developmental changes to the spatial separation and relative proportions of Na V 1.2 and Na V 1.6 in the AIS differentially impact activation and availability . The effects on backpropagation, and potentially learning, are opposite for orthodromic versus antidromic stimulation. Author Summary Neurons use sodium ion currents, controlled by a neuron’s voltage, to trigger signals called action potentials (APs). These APs typically result from synaptic input from other neurons onto the dendrites and soma. An AP is generated at the axon initial segment (AIS) just beyond the soma. From there, it travels down the axon to other cells, but can also propagate “backwards” towards the soma and dendrites. This “backpropagation” allows a comparison at synapses of the timing of outgoing and incoming signals, a feedback process that modifies synaptic connection strengths linked to learning. It is puzzling that in many neurons, sodium ion channels come in two types: high-voltage threshold channels clustered near the soma where the AIS begins, and low-voltage ones further away towards the axon. This separation changes in the early development of the animal, which raises the question of its role in backpropagation. We constructed a detailed mathematical model to explore how separation affects backpropagation. Separation either impedes or enhances learning, depending on whether the AP results from synaptic inputs or, less typically, currents moving backwards from the axon. This is explained by the different effects the separation has on two key kinetic processes that govern sodium currents.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
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