Functional Subtypes of Synaptic Dynamics in Mouse and Human
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Synapses show preferential responses to particular temporal patterns of activity. Across individual synapses, there is a large degree of response heterogeneity that is informally or tacitly separated into classes, and typically only two: facilitating and depressing short-term plasticity. Here we combined a kernel-based model and machine learning techniques to infer the number and the characteristics of functionally distinct subtypes of short-term synaptic dynamics in a large dataset of glutamatergic cortical connections. To this end, we took two independent approaches. First, we used unsupervised techniques to group similar synapses into clusters. Second, we used supervised prediction of cell subclasses to reveal features of synaptic dynamics that characterized cellular genetic profiles. In rodent data, we found five clusters with a remarkable degree of convergence with the transgenic-associated subtypes. Two of these clusters corresponded to different degrees of facilitation, two corresponded to depression with different degrees of variability and one corresponded to depression-then-facilitation. Strikingly, the application of the same clustering method in human data inferred highly similar clusters to those observed in rodents, supportive of a stable clustering procedure and suggesting a homology of functional subtypes across species. This nuanced dictionary of functional subtypes shapes the heterogeneity of cortical synaptic dynamics and provides a lens into the basic motifs of information transmission in the brain.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».