In vivo neural activity of electrosensory pyramidal cells: Biophysical characterization and phenomenological modeling
Notice bibliographique
Résumé
Burst firing is an important property of neuronal activity, thought to enhance sensory encoding. While previous studies show significant differences in burst firing between in vivo and in vitro conditions, how burst firing contributes to neural coding in vivo and how it is modulated by underlying biophysical mechanisms when neurons are under active synaptic bombardments remains poorly understood. Here, we combined intracellular recordings and computational modeling to investigate how cellular and synaptic mechanisms can explain the in vivo firing activity of electrosensory lateral line lobe (ELL) pyramidal cells in Apteronotus leptorhynchus. We developed a biophysically detailed compartmental model incorporating voltage-gated currents, NMDA receptor-mediated calcium (Ca2 + ) influx, Ca2 + -activated SK channels, Ca2 + mobilization, and stochastic synaptic inputs to reproduce in vivo firing activities of ELL pyramidal cells. Specifically, using bifurcation analysis, we identified dynamical transitions between quiescent, tonic, and bursting regimes, governed by interactions among SK conductance, NMDA receptor activation, and applied current. Model parameters were optimized against in vivo data, accurately reproducing action potential waveforms and temporal dynamics, including characteristic bimodal interspike interval distributions reflecting intra- and inter-burst intervals. We further developed a modified Hindmarsh-Rose model incorporating dual adaptation variables and stochastic noise. This simplified phenomenological model successfully captured burst firing comparable to that observed in the biophysical model and recorded data, while replicating diverse firing patterns observed across the population. Finally, parameter sensitivity analysis revealed slow adaptation dynamics and noise intensity as key determinants of spiking variability within cells. Overall, our modeling results demonstrate that in vivo bursting arises from synergistic interactions between intrinsic conductances (e.g., NMDA-SK coupling), Ca2 + mobilization, and synaptic stochasticity, offering a potential reconciliation for discrepancies with in vitro firing activity. The models provide mechanistic insights into how background synaptic activity modulates burst firing.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».