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Enregistrement W4415671717 · doi:10.1523/jneurosci.2305-24.2025

Input-Specific Organization of Intrinsic Excitability Expands Coding Capacity of Fast-Spiking Auditory Neurons

2025· article· en· W4415671717 sur OpenAlexafffund
Raphael J. Chan, Lu‐Yang Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPostsynaptic potentialTonic (physiology)Excitatory postsynaptic potentialPopulationTrapezoid bodyNeuronInhibitory postsynaptic potentialBrainstemNeural coding

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heterogeneity of presynaptic input and postsynaptic intrinsic excitability are two major variables that regulate neuronal firing rates and patterns. Yet, little is known about how these variables interplay to diversify the fidelity of excitation-spike coupling. To investigate their reciprocal relationship, we took advantage of the one-to-one innervation of mature calyx of Held-principal neuron synapses at the medial nucleus of the trapezoid body (MNTB) in the auditory brainstem of male and female mice. Given that sustainability of synaptic drive is directly correlated with the morphological complexity of presynaptic calyces, we characterized the intrinsic excitability of postsynaptic neurons with morphologically identified inputs. We discovered that morphologically simple calyces (stalks and ≤10 swellings) providing weaker synaptic drive preferentially innervate principal neurons that exhibit lower stimulation-spike coupling fidelity and display phasic firing patterns, while neurons contacted by complex calyces (stalks and >20 swellings) providing stronger synaptic drive exhibit higher stimulation-spike coupling fidelity and are predominantly associated with tonic firing. Phasic and tonic firing neurons have similar action potential shape and composition of low-threshold Kv1 and high-threshold Kv3 potassium currents but display marked differences in their input resistance and resting potassium conductance. Our results support a model in which a postsynaptic gradient of leak potassium channel density complements the presynaptic morpho-functional continuum to create an extended dynamic range of MNTB outputs. This synergy expands the coding capacity within a single population of neurons and supports multiple streams of auditory 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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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