Functional implications of compartment-specific homeostatic regulation and the feasibility of independent local feedback signals
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Neurons regulate their average firing rate by adjusting their synaptic strength and intrinsic excitability. Intracellular calcium is implicated as an error signal for both types of homeostatic regulation. Past studies have focused on global calcium but two properties cannot be independently regulated by one error signal. Here, we computationally tested the implications of local vs global feedback and the feasibility of local (compartment-specific) error signals based on spatially segregated calcium changes. Simulations in a simple two-compartment model confirmed that a perturbation applied to one compartment induces local compensation only if feedback is compartment-specific. Simulations in a biophysically detailed multicompartment model with realistic calcium handling confirmed that dendritic and somatic calcium signals remain relatively segregated and can, therefore, encode separate error signals. Strong perturbations (as often tested experimentally) triggered widespread compensation because local compensation was overwhelmed. Non-local compensation also occurred when the spatial segregation of calcium signals was weakened. Our results demonstrate the plausibility of compartment-specific feedback using calcium-based error signals. Furthermore, whereas local homeostatic regulation nullifies local perturbations through compensation within the affected compartment, non-local regulation causes widespread compensatory changes that, while restoring the neuron’s overall input-output relationship, distorts the input-output relationship of individual compartments, with potentially important consequences.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».