HA
Heeyoung An
Author with expertise in Neuronal Oscillations in Cortical Networks
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(100% Open Access)
Cited by:
4
h-index:
22
/
i10-index:
34
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

Hypothalamic GABRA5-positive Neurons Control Obesity via Astrocytic GABA

Moonsun Sa et al.Nov 7, 2021
+15
W
E
M
SUMMARY The lateral hypothalamic area (LHA) regulates food intake and energy expenditure. Although LHA neurons innervate adipose tissues, the identity of neurons that regulate fat is undefined. Here we identify that Gabra5-positive neurons in LHA (GABRA5 LHA ) polysynaptically project to brown and white adipose tissues in the periphery. GABRA5 LHA are a distinct subpopulation of GABAergic neurons and show decreased pacemaker firing in diet-induced obesity (DIO) mouse model. Chemogenetic inhibition of GABRA5 LHA suppresses energy expenditure and increases weight gain, whereas gene-silencing of Gabra5 in LHA decreases weight gain. In DIO mouse model, GABRA5 LHA are tonically inhibited by nearby reactive astrocytes releasing GABA, which is synthesized by MAOB. Gene-silencing of astrocytic MAOB in LHA reduces weight gain significantly without affecting food intake, which is recapitulated by administration of a MAOB inhibitor, KDS2010. We propose that firing of GABRA5 LHA facilitates energy expenditure and selective inhibition of astrocytic GABA is a molecular target for treating obesity.
1
Citation4
0
Save
5

Neural correlates of auditory pattern learning in the auditory cortex

HiJee Kang et al.Sep 24, 2020
+4
H
R
H
Abstract Learning of new auditory stimuli requires repetitive exposure to the stimulus. Fast and implicit learning of sounds presented at random times enables efficient auditory perception. However, it is unclear how such sensory encoding is processed on a neural level. We investigated neural responses that are developed from a passive, repetitive exposure to a specific sound in the auditory cortex of anesthetized rats, using electrocorticography. We presented a series of random sequences that are generated afresh each time, except for a specific reference sequence that remains constant and re-appears at random times across trials. We compared induced activity amplitudes between reference and fresh sequences. Neural responses from both primary and non-primary auditory cortical regions showed significantly decreased induced activity amplitudes for reference sequences compared to fresh sequences, especially in the beta band. This is the first study showing that neural correlates of auditory pattern learning can be evoked even in anesthetized, passive listening animal models.
3

Do auditory mismatch responses differ between acoustic features?

Heeyoung An et al.Oct 13, 2020
+2
S
H
H
Abstract Mismatch negativity (MMN) is the electroencephalographic (EEG) waveform obtained by subtracting event-related potential (ERP) responses evoked by unexpected deviant stimuli from responses evoked by expected standard stimuli. While the MMN is thought to reflect an unexpected change in an ongoing, predictable stimulus, it is unknown whether MMN responses evoked by changes in different stimulus features have different magnitudes, latencies, and topographies. The present study aimed to investigate whether MMN responses differ depending on whether sudden stimulus change occur in pitch, duration, location or vowel identity respectively. To calculate ERPs to standard and deviant stimuli, EEG signals were recorded in normal-hearing participants (N=20; 13 males, 7 females) who listened to roving oddball sequences of artificial syllables. In the roving paradigm, any given stimulus is repeated several times to form a standard, and then suddenly replaced with a deviant stimulus which differs from the standard. Here, deviants differed from preceding standards along one of four features (pitch, duration, vowel or interaural level difference). The feature levels were individually chosen to match behavioral discrimination performance. We identified neural activity evoked by unexpected violations along all four acoustic dimensions. Evoked responses to deviant stimuli increased in amplitude relative to the responses to standard stimuli. A univariate (channel-by-channel) analysis yielded no significant differences between MMN responses following violations of different features. However, in a multivariate analysis (pooling information from multiple EEG channels), acoustic features could be decoded from the topography of mismatch responses, although at later latencies than those typical for MMN. These results support the notion that deviant feature detection may be subserved by a different process than general mismatch detection.