MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1972701754 · doi:10.1002/jnr.23057

Experience‐dependent recruitment of <i>Arc</i> expression in multiple systems during rest

2012· article· en· W1972701754 sur OpenAlexaff
Ali Gheidi, Elham Satvat, Diano F. Marrone

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHippocampal formationArc (geometry)NeuroscienceImmediate early geneMemory consolidationPremovement neuronal activityRest (music)HippocampusStriatumBiologyPsychologyGene expressionGeneInternal medicineMedicineGeneticsDopamine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The patterns of ensemble activity in the hippocampal formation during wakeful, attentive behavior are recapitulated during subsequent resting states. This replay of activity has also been found in several brain regions across many species, indicating a very general biological phenomenon. Concomitantly, transcription of immediate-early genes (IEGs) such as Arc also reoccurs in the same hippocampal neurons, suggesting that IEGs contribute to "off-line" consolidation. If continued IEG expression during rest reflects a correlate of ensemble replay, then the same generality should be observed in IEG transcription patterns. This hypothesis was tested by examining Arc in F344 rats engaging in spatial exploration alongside a rest episode. The probability that an individual neuron participates in "constitutive" Arc expression during rest is increased by recent experience in multiple cortical regions as well as across the septal and temporal poles of the hippocampus, consistent with memory trace reactivation. That is, neurons that were recently active during spatial exploration are preferentially recruited into further Arc expression during subsequent rest. The continued Arc expression, however, occurs in only a small fraction of the cells that were engaged in transcription during previous behavior. This fraction is greatest in CA3 and progressively decreases in CA1, superficial, and deep cortical layers and is consistent with the idea that consolidation occurs rapidly in the hippocampus (centering on the CA3 recurrent network) while changes are much more gradual in neocortical synaptic networks.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,599
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,117 · 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Neuroscience ResearchMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207