Intrinsic electrical activity in gonadotropin-releasing hormone neurons: a modelling study
Notice bibliographique
Résumé
Gonadotropin-releasing hormone (GnRH) neurons are neurosecretory cells of the vertebrate diencephalon that regulate fertility through pulsatile secretion of GnRH into the median eminence. The physiological mechanism for pulsatile release of GnRH is hypothesized to depend on the intrinsic electrical activity of these cells, which in mice includes two endogenous modes of action potential burst firing; namely parabolic and irregular bursting. In this thesis, we develop a stochastic Hodgkin-Huxley-like model of the electrical activity in a single GnRH neuron and use it to (i) predict the contributions of specific ionic currents in the generation of parabolic and irregular bursting, and (ii) investigate the mathematical mechanisms underlying bursting behaviour. As part of the model development process, we obtain new data-based submodels for several ionic currents that have been pharmacologically isolated in GnRH neurons. Through numerical simulations, we find that the model generates parabolic and irregular bursting solutions that agree qualitatively with electrophysiological recordings. We show that the type of bursting generated by the model can be toggled by changes in the conductances of certain ionic currents, notably those of a slow inward Ca2+current and a Ca2+-activated K+ current. The parabolic and irregular bursting models are analyzed using numerical bifurcation techniques, revealing that the two models actually share a common topological structure in their fast subsystems. Despite this mathematical similarity, the two models differ in one major aspect: parabolic bursting is not dependent on neuronal noise, whereas irregular bursting relies on slow stochastic fluctuations that push the system past the threshold for firing. Lastly, we demonstrate that a canonical model for bursting, where spiking is initiated and terminated through passage of a saddle-node on invariant circle bifurcation in the fast subsystem, can also produce both types of bursting.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».