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Enregistrement W4298869913 · doi:10.26443/msurj.v9i1.160

Neuroplasticity and Post-Synaptic Rebound-Induced Spiking at Purkinje Cell-Deep Cerebellar Nuclei Synapses

2014· article· en· W4298869913 sur OpenAlexaff
Jenna Hotton

Notice bibliographique

RevueMcGill Science Undergraduate Research Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceDeep cerebellar nucleiCerebellumExcitatory postsynaptic potentialGABAergicPurkinje cellSynaptic plasticityClimbing fiberCerebellar cortexParallel fiberBiologyInhibitory postsynaptic potential

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Within the cerebellum white matter are located four pairs of nuclei, collectively known as the deep cerebellar nuclei (DCN) (1). In the cerebellum, signal integration from pre-cerebellar structures via excitatory parallel fibers and climbing fibers in the cerebellar cortex occurs in GABAergic Purkinje cells (PC) (2). The main target of these PC cells is the DCN (2) and approximately 85% of GABAergic input on the DCN is from PCs (3). Furthermore, PCs outnumber DCN neurons (26:1) (2). Therefore, despite receiving substantial inhibition from Purkinje cells, DCN neurons are still active at rest showing regular spiking or spontaneous bursts (4). DCN neurons fire spontaneously at approximately 10-50 Hz (5). Given this unique anatomy of PC-DCN synapses, characterization of this synaptic circuit is important in understanding the overall role of the DCN in the brain. Methods: The findings of 28 studies, including a few reviews, are reported in this paper. Studies selected focused principally on characterization of DCN circuitry properties and the role these properties have in the functioning of the DCN. Most studies employed in vivo and/or in vitro cellular recordings in rodents, among other models. Studies ranged from 1984 to 2013. Summary: This review outlines current findings on the forms of plasticity found in the DCN, the function of the DCN and the connections between the DCN and other brain regions. In short, neurons in the DCN demonstrate both synaptic and non-synaptic plasticity. Cerebellar involvement in motor activity has been extensively studied therefore, not surprisingly; DCN neurons form connections with the motor cortex but also the prefrontal cortex. PC input on the DCN influences spike rate and timing through fluctuations in PC synchrony, and rebound depolarization.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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