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Enregistrement W4392549472 · doi:10.1101/2024.03.05.583493

Cell-type specific contributions to theta-gamma coupled rhythms in the hippocampus

2024· preprint· en· W4392549472 sur OpenAlexafffund
Spandan Sengupta, Afroditi Talidou, Jérémie Lefebvre, Frances K. Skinner

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of OttawaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNeuroscienceParvalbuminRhythmInhibitory postsynaptic potentialHippocampusCell typeBiologyPopulationPyramidal cellPhysicsCellMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Distinct inhibitory cell types participate in cognitively relevant nested brain rhythms, and particular changes in such rhythms are known to occur in disease states. Specifically, the co-expression of theta and gamma rhythms in the hippocampus is believed to represent a general coding scheme, but cellular-based generation mechanisms for these coupled rhythms are currently unclear. We develop a population rate model of the CA1 hippocampus that encompasses circuits of three inhibitory cell types (bistratified cells, parvalbumin (PV)-expressing and cholecystokinin (CCK)-expressing basket cells) and pyramidal cells to examine this. We constrain parameters and perform numerical and theoretical analyses. The theory, in combination with the numerical explorations, predicts circuit motifs and specific cell-type mechanisms that are essential for the co-existence of theta and gamma oscillations. We find that CCK-expressing basket cells initiate the coupled rhythms and regularize theta, and PV-expressing basket cells enhance both theta and gamma rhythms. Pyramidal and bistratified cells govern the generation of theta rhythms, and PV-expressing basket and pyramidal cells play dominant roles in controlling theta frequencies. Our circuit motifs for theta-gamma coupled rhythm generation could be applicable to other brain regions. AUTHOR SUMMARY There are many different types of inhibitory cells in our brains that are differentially affected in disease. Concomitantly, coupled rhythms change in particular ways with disease. To help understand cell-type specific changes in coupled rhythms, we develop a mathematical network model that is both respective of the cell type and also amenable to analyses. We focus on theta-gamma coupled rhythms in the hippocampus and include three different inhibitory cell types in our model circuits. By combining theoretical analysis and numerical explorations, we find distinct contributions of these inhibitory cell types to coupled rhythms, and predict motifs that are essential for the expression of theta-gamma coupled rhythms. Moving forward, we can leverage our model insights to help unravel cell-type contributions in disease states.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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