Hypothalamic recurrent inhibition regulates functional states of stress effector neurons
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Stress triggers rapid and reversible shifts in vital physiological functions from homeostatic operation to emergency response. However, the neural mechanisms regulating such functional stress states remain poorly understood. Here we identify a novel recurrent inhibitory circuit governing functional states of key stress regulatory neurons: corticotropin-releasing hormone (CRH) neurons in the hypothalamic paraventricular nucleus (PVN). Microendoscopic calcium imaging in freely behaving mice revealed synchronized low-activity state at baselines and a reversible high-activity state during mild stress. Ensemble analysis indicated increased dimensionality of network dynamics during high-activity state. Computational modeling of calcium ensemble data, together with independent modeling of single-unit CRH PVN neurons spiking dynamics, converged to show that recurrent inhibition is a key circuit motif for stress-induced functional state transitions. Guided by model predictions, chemogenetic manipulations of PVN-projecting GABAergic neurons ( PVN→ GABA) revealed their roles in constraining CRH PVN neurons to low-activity state at baselines via a prolonged feedback inhibition. Unexpectedly, slow CRHergic excitation was dispensable for driving this prolonged feedback, whereas glutamatergic transmission predominated at CRH→ PVN→ GABA excitatory synapses. Incorporating these findings, we refined our computational model to include fast excitation and slow inhibition, yielding new predictions for circuit operation. Together, our results establish recurrent inhibition as a fundamental circuit motif controlling CRH PVN neurons functional states and highlight the value of iterative experiment–model integration in advancing understanding of neural circuits functions.
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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 ».