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Enregistrement W4281385242 · doi:10.1101/2022.05.21.492933

Multimodal sensory control of motor performance by glycinergic interneurons of the spinal cord deep dorsal horn

2022· preprint· en· W4281385242 sur OpenAlexaff
Mark A. Gradwell, Nofar Ozeri-Engelhard, Jaclyn T. Eisdorfer, Olivier D. Laflamme, Melissa Gonzalez, Aman Upadhyay, Adin Aoki, Tara Shrier, Melissa Gandhi, Gloria Abbas-Zadeh, Olisemeka Oputa, Joshua K. Thackray, Matthew Ricci, Nusrath Yusuf, Jessica Keating, Manon Bohic, Zarghona Imtiaz, Simona Alomary, Jordan Katz, Michael J. Haas, Yurdiana Hernandez, Turgay Akay, Victoria E. Abraira

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceSensory systemInhibitory postsynaptic potentialSpinal cordSensory gatingProprioceptionParvalbuminBiologyPsychologyGating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY To achieve smooth motor performance in a changing sensory environment, motor outputs must be constantly updated in response to sensory feedback. Inhibitory interneurons in the spinal cord play an essential role in shaping motor activity by gating the transmission of sensory information and setting the pattern and rhythm of motor neurons. Here, we identify the medial deep dorsal horn of the spinal cord as a “hot zone” of convergent proprioceptive and cutaneous information from the hindlimb, where inhibitory neurons show increased responsiveness to sensory input and are preferentially recruited during locomotion in comparison to excitatory neurons. We identify a novel population of glycinergic inhibitory neurons within the deep dorsal horn that express parvalbumin (dPV) and receive convergent proprioceptive and cutaneous input from the paw. We show that dPVs possess intrinsic properties that support spontaneous discharge, even in the absence of synaptic input. However, a drug cocktail mimicking descending input (5-HT, dopamine, NMDA) amplifies dPV output, while cutaneous and proprioceptive inputs shape the temporal dynamics of dPV activity. These findings suggest dPV-mediated inhibition is modulated by behavioral state and can be fine-tuned by sensory input. Using intersectional genetic strategies, we selectively target spinal cord dPVs and demonstrate their capacity to provide divergent ipsilateral inhibition to both pre-motor and motor networks of the ventral horn, thereby controlling the timing and magnitude of cutaneous-evoked muscle activity. Manipulating the activity of dPVs during treadmill locomotion results in altered limb kinematics at the transition of stance to swing and altered step cycle timing at increased speeds. To investigate the effects of manipulating dPV activity on broader sets of motor behaviors, we used depth vision and machine learning to quantify and scale naturalistic behavior. We find that although sub-movements remain stable, the transitions between sub-movements are reduced, suggesting a role in movement switching. In sum, our study reveals a new model by which sensory convergence and inhibitory divergence produce a surprisingly flexible influence on motor networks to increase the diversity of mechanisms by which sensory input facilitates smooth movement and context-appropriate transitions. Highlights Inhibitory deep dorsal horn interneurons integrate convergent proprioceptive and cutaneous sensory inputs from the paw and are preferentially recruited during locomotion. Deep dorsal horn parvalbumin+ interneurons (dPVs) represent a population of glycinergic interneurons that can provide sustained inhibitory control. Sensory input engages dPVs to facilitate inhibition with high temporal precision and reduced variability. dPVs contribute to the ipsilateral inhibitory control of motor and premotor networks of the ventral horn, thereby gating the magnitude and timing of cutaneous-evoked flexor and extensor muscle activity. In vivo , dPVs modulate gait dynamics in a state- and phase-dependent manner, to ensure smooth movement transitions between step-cycle phases and naturalistic sub-movements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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