Hippocampal long-term depression is required for the consolidation of spatial memory
Notice bibliographique
Résumé
Although NMDA receptor (NMDAR)-dependent long-term potentiation (LTP) and long-term depression (LTD) of glutamatergic transmission are candidate mechanisms for long-term spatial memory, the precise contributions of LTP and LTD remain poorly understood. Here, we report that LTP and LTD in the hippocampal CA1 region of freely moving adult rats were prevented by NMDAR 2A (GluN2A) and 2B subunit (GluN2B) preferential antagonists, respectively. These results strongly suggest that NMDAR subtype preferential antagonists are appropriate tools to probe the roles of LTP and LTD in spatial memory. Using a Morris water maze task, the LTP-blocking GluN2A antagonist had no significant effect on any aspect of performance, whereas the LTD-blocking GluN2B antagonist impaired spatial memory consolidation. Moreover, similar spatial memory deficits were induced by inhibiting the expression of LTD with intrahippocampal infusion of a short peptide that specifically interferes with AMPA receptor endocytosis. Taken together, our findings support a functional requirement of hippocampal CA1 LTD in the consolidation of long-term spatial memory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».