Task-Dependent and Independent Synchronous Activity of Monkey Hippocampal Neurons in Real and Virtual Translocation
Notice bibliographique
Résumé
Previous neurophysiological and behavioral studies relate hippocampal functions to place learning and memory, and encoding of task (or context)-specific information. Encoding of both task-specific information and own location is essential for episodic memory and for animals to navigate to reward-related places. It is suggested that different neural circuits with different assemblies of different hippocampal neurons are created in different environments or behavioral contexts for the hippocampal formation (HF) to encode and retrieve episodic memory. To investigate whether synchronous activity of hippocampal neurons, suggesting functional connectivity between those neurons, is task and position dependent, multiple single unit activities were recorded during performance of real and virtual translocation (VT) tasks. The monkey moved to one of four reward areas by driving a cab (real translocation) or by moving a pointer on a monitor. Of 163 neuron pairs, significant peaks in cross-correlograms (CCGs) were observed in 98 pairs. Most CCGs had positive peaks within 50 ms. Task-dependent cross-correlations (CCRs) were observed in 44% of the neuron pairs, and similarly observed in both the real and VT tasks. These CCRs were frequently observed in pyramidal vs. pyramidal neuron pairs with positive peak and peak shift. However, no consistent patterns of peak polarity, peak shift, and neuronal types were seen in task-independent CCRs. There was no significant difference in frequency of CCG peaks between real and VT tasks. These results suggest that the task-dependent information may be encoded by interaction among pyramidal neurons, and the common information across tasks may be encoded by interaction among pyramidal neurons and interneurons in the HF. These neuronal populations could provide a neural basis for episodic memory to disambiguously guide animals to places associated with reward in different situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».