Hyperpolarization-Activated Currents Drive Neuronal Activation Sequences in Sleep
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sequential neuronal patterns are believed to support information processing in the cortex, yet their origin is still a matter of debate. We report that neuronal activity in the mouse head-direction cortex (HDC, i.e., the post-subiculum) was sequentially activated along the dorso-ventral axis during sleep at the transition from hyperpolarized “DOWN” to activated “UP” states, while representing a stable direction. Computational modelling suggested that these dynamics could be attributed to a spatial gradient of hyperpolarization-activated current (I h ), which we confirmed in ex vivo slice experiments and corroborated in other cortical structures. These findings open up the possibility that varying amounts of I h across cortical neurons could result in sequential neuronal patterns, and that travelling activity upstream of the entorhinal-hippocampal circuit organises large-scale neuronal activity supporting learning and memory during sleep. Highlights Neuronal Activation Sequence in HDC : neuronal activity was sequentially reinstated along the dorsoventral axis of the HDC at UP state but not DOWN state onset. Role of I h in Sequence Generation : Incorporating the hyperpolarization-activated current (I h ) into computational models, we identified its pivotal role in UP/DOWN dynamics and neuronal activity sequences. Ex Vivo Verification : slice physiology revealed a dorsoventral gradient of Ih in the HDC. Implications Beyond HDC : the gradient of I h could account for the sequential organization of neuronal activity across various cortical areas.
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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 ».