Cortical GABAergic inhibition dynamics around hippocampal sharp-wave ripples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hippocampal sharp-wave ripples (SWRs) coordinate hippocampal–neocortical interactions for memory consolidation, yet how cortical GABA signaling is organized around SWRs remains unclear. Here we approach this problem by combining wide-field mesoscale imaging of extracellular GABA using iGABASnFR2 with simultaneous dorsal CA1 electrophysiology and sleep-state monitoring in mice, enabling GABA dynamics to be mapped across 17 cortical regions during natural sleep and wakefulness. Using ripple-triggered activity mapping and singular value decomposition, we identified a cortex-wide GABA response consisting of a dominant global component and regionally structured components that were reconfigured across brain states. Across cortical subnetworks, SWRs were associated with a reduction in GABA signaling followed by widespread activation, with both components enhanced during NREM sleep. During NREM sleep, GABA responses emerged earliest and most strongly in the retrosplenial and other medial cortical regions before progressing laterally. During wakefulness, responses were faster, preferentially recruited lateral sensory regions and progressed towards medial cortex. Transitions between NREM sleep, REM sleep and wakefulness were also accompanied by distinct changes in GABA signaling and interregional network organization. Our findings suggest a model in which hippocampal SWRs recruit a shared cortex-wide GABA response whose regional expression and direction of propagation are reconfigured by brain state, providing a dynamic inhibitory framework for regulating hippocampal–neocortical communication.
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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 ».