Coordinated electrical and chemical signaling between two neurons orchestrates switching of motor states
Notice bibliographique
Résumé
Summary To survive in a complex environment, animals must respond to external cues, e.g., to escape threats or to navigate towards favorable locations. Navigating requires transition between motor states, e.g. switching from forward to backward movement. Here, we investigated how two classes of interneurons, RIS and RIM, fine-tune this transition in the nematode C. elegans . By Ca 2+ imaging in freely moving animals, we found that RIS gets active slightly before RIM and likely biases decision-making towards a reversal. In animals lacking RIS, we observed lowered Ca 2+ -levels in RIM prior to a reversal. Combined photo-stimulation and voltage imaging revealed that FLP-11, a neuropeptide released by RIS, has an excitatory effect on RIM, while tyramine, released from RIM, inhibits RIS. Voltage imaging of intrinsic activity provided evidence for tight electrical coupling between RIS and RIM via gap junctions harboring UNC-7 innexins. Asymmetric junctional current flow was observed from RIS to RIM, and vice versa. We propose that the interplay of RIS and RIM is based on concerted electrical and chemical signaling, with a fast junctional current exchange early during the transition from forward to backward movement, followed by chemical signaling, likely during reversal execution.
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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 ».