Realizing Synaptic Signal Transmission During Astrocyte-Neuron Interactions within the EMI Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The tripartite synapse or “neural threesome” refers to the interplay in the synapse between neighbouring neurons, the synaptic cleft, and the surrounding glial cells. Despite extensive research, the effects of glial cells, such as astrocytes, on signal transduction between neurons are not fully understood. The Kirchhoff-Nernst- Planck (KNP) and Extracellular-Membrane-Intracellular (EMI) models constitute a promising framework for modeling these kinds of systems. However, they lack the neurotransmitter-related mechanisms that are necessary to bridge signal transduction across the synaptic cleft. Here, we propose an extension to the KNP-EMI model by a spatio-temporal diffusion-based description of the most prominent neurotransmitter, glutamate, that allows for investigation of the contribution of astrocytes to the functionality of the synapse. We validate our model by showing that the presence of an astrocyte in the domain affects the glutamate flux across the postsynaptic terminal, as observed physiologically. The proposed extension offers a sufficiently simple way of integrating synaptic glutamate dynamics into the KNP-EMI framework. It introduces the relevant interactions between electrical activity and diffusion processes at the tripartite synapse that are necessary to assess how astrocytes might contribute to the functionality of the synapse. This work has implications for future studies involving glial mechanisms and other charged species within the KNP-EMI framework.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».