Overcoming the space clamp effect: Reliable recovery of local and effective synaptic conductances of neurons
Notice bibliographique
Résumé
Neurons process information by integrating thousands of synaptic inputs along their dendrites. Understanding the computational principles underlying neuronal information processing requires a reliable measure of synaptic conductance dynamics that accurately represents the input sources before signal integration and processing. Prevailing approaches to measuring synaptic conductances typically employ a voltage clamp at the soma of a neuron and assume the neuron as an isopotential point when processing electrical signals. However, owing to the presence of the well-known space clamp effect, the measurement of synaptic conductances through these methods often leads to significant errors, impeding the elucidation of dendritic signal features and subsequent signal integration processes. To address this issue, here we first develop a two-step clamp method at the soma that separately recovers the mean and time constant information of local synaptic conductance on the dendrite with high accuracy when a neuron receives a single synaptic input. Furthermore, under in vivo conditions of multiple synaptic inputs, we propose an intercept method to extract effective net excitatory and inhibitory synaptic conductances from measurements of synaptic currents at the soma. Both methods are grounded in mathematical perturbation analyses of a conductance-based passive cable model and are validated across multiple biologically detailed multicompartment neuron models with active channels, including Purkinje neuron, pyramidal neuron, and fast-spiking interneuron. Results demonstrate that our methods effectively circumvent the space clamp effect, offering reliable means to assess the role of measured conductances and synaptic activity in neuronal information processing.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».