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Enregistrement W102782035 · doi:10.1503/jpn.100115

Topiramate diminishes fear memory consolidation and extinguishes conditioned fear in rats

2011· article· en· W102782035 sur OpenAlexvenueno aff
Pedro Antônio Schmidt do Prado‐Lima, Myriam Fortes Perrenoud, Christian Haag Kristensen, Martı́n Cammarota, Iván Izquierdo

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemory consolidationExtinction (optical mineralogy)TopiramatePsychologyConsolidation (business)NeuroscienceConditioningAnesthesiaDevelopmental psychologyMedicineHippocampusEpilepsyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Topiramate has been recognized as a drug that can induce memory and cognitive impairment. Using the one-trial inhibitory avoidance task, we sought to verify the effect of topiramate on consolidation and extinction of aversive memory. Our hypothesis was that topiramate inhibits the consolidation and enhances the extinction of this fear memory. METHODS: In experiment 1, which occured immediately or 3 hours after training, topiramate was administered to rats, and consolidation of memory was verified 18 days after the conditioning session. In experiment 2, which occured 18-22 days after the training session, rats were submitted to the extinction protocol. Rats received topiramate 14 days before or during the extinction protocol. RESULTS: Topiramate blocked fear memory retention (p < 0.01) and enhanced fear memory extinction (p < 0.001) only when administered during the extinction protocol. LIMITATIONS: This experimental design did not allow us to determine whether topiramate also blocked the reconsolidation of fear memory. CONCLUSION: Topira mate diminishes fear memory consolidation and promotes extinction of inhibitory avoidance memory.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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