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Enregistrement W4386697651 · doi:10.1101/2023.09.12.557388

Hyperexcitability in human <i>MECP2</i> null neuronal networks manifests as calcium-dependent reverberating super bursts

2023· preprint· en· W4386697651 sur OpenAlexafffund
Kartik S. Pradeepan, Fraser P. McCready, Wei Wei, Milad Khaki, Wenbo Zhang, Michael W. Salter, James Ellis, Julio Martínez-Trujillo

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundSimons Foundation Autism Research InitiativeCanadian Institutes of Health ResearchAutism Speaks
Mots-clésNeuroscienceBurstingExcitatory postsynaptic potentialNull (SQL)MECP2SomaNeuronBiologyComputer scienceInhibitory postsynaptic potentialPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Rett syndrome (RTT) patients show abnormal developmental trajectories including loss of language and repetitive hand movements but also have signs of cortical hyperexcitability such as seizures. RTT is predominantly caused by mutations in MECP2 and can be modelled in vitro using human stem cell-derived neurons. MECP2 null excitatory neurons are smaller in soma size and have reduced synaptic connectivity but are also hyperexcitable, due to higher input resistance, which increases the chance to evoke action potentials with a given depolarized current. Few studies examine how single neuron activity integrates into neuronal networks during human development. Paradoxically, networks of MECP2 null neurons show a decrease in the frequency of bursting patterns consistent with synaptic hypoconnectivity, but no hyperexcitable network events have been reported. Here, we show that MECP2 null neurons have an increase in the frequency of a network event described as reverberating super bursts (RSBs) relative to isogenic controls. RSBs can be mistakenly called as a single long duration burst by standard burst detection algorithms. However, close examination revealed an initial large amplitude network burst followed by high frequency repetitive low amplitude mini-bursts. Using a custom burst detection algorithm, we unfolded the multi-burst structure of RSBs revealing that MECP2 null networks increased the total number of bursts relative to isogenic controls. Application of the Ca 2+ chelator EGTA-AM selectively eliminated RSBs and rescued the network burst phenotype relative to the isogenic controls. Our results indicate that during early development, MECP2 null neurons are hyperexcitable and produce hyperexcitable networks. This may predispose them to the emergence of hyper-synchronic states that potentially translate into seizures. Network hyperexcitability is dependent on asynchronous neurotransmitter release driven by pre-synaptic Ca 2+ and can be rescued by EGTA-AM to restore typical network dynamics. HIGHLIGHTS Reverberating super-bursts (RSBs) follow a stereotypic form of a large initial network burst followed by several smaller amplitude high-frequency mini-bursts. RSBs occur more often in MECP2 null excitatory networks. MECP2 null excitatory networks with increased RSBs show a hyperexcitable network burst phenotype relative to isogenic controls. The calcium chelator, EGTA-AM, decreases RSBs and rescues the dynamics of MECP2 null hyperexcitable networks.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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