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Enregistrement W1797206668 · doi:10.1093/cercor/bhv177

Spatial Reference Memory is Associated with Modulation of Theta–Gamma Coupling in the Dentate Gyrus

2015· article· en· W1797206668 sur OpenAlexaff
Jean-Bastien Bott, Marc–Antoine Muller, Jesse Jackson, Julien Aubert, Jean‐Christophe Cassel, Chantal Mathis, Romain Goutagny

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesUniversité de Strasbourg
Mots-clésDentate gyrusHippocampal formationNeuroscienceHippocampusPsychologyCoupling (piping)Spatial memoryWorking memoryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial reference memory in rodents represents a unique opportunity to study brain mechanisms responsible for encoding, storage and retrieval of a memory. Even though its reliance on hippocampal networks has long been established, the precise computations performed by different hippocampal subfields during spatial learning are still not clear. To study the evolution of electrophysiological activity in the CA1-dentate gyrus axis of the dorsal hippocampus over an iterative spatial learning paradigm, we recorded local field potentials in behaving mice using a newly designed appetitive version of the Barnes maze. We first showed that theta and gamma oscillations as well as theta-gamma coupling are differentially modulated in particular hippocampal subfields during the task. In addition, we show that dentate gyrus networks, but not CA1 networks, exhibit a transient learning-dependent increase in theta-gamma coupling specifically at the vicinity of the target area in the maze. In contrast to previous immediate early-gene studies, our results point to a long-lasting involvement of dentate networks in navigational memory in the Barnes maze. Based on these findings, we propose that theta-gamma coupling might represent a mechanism by which hippocampal areas compute relevant information.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, 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

Citations57
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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