Arc Visualization of Odor Objects Reveals Experience-Dependent Ensemble Sharpening, Separation, and Merging in Anterior Piriform Cortex in Adult Rat
Notice bibliographique
Résumé
Visualization using the immediate early gene Arc revealed sparser and more robust odor representations in the anterior piriform cortex of adult rats when odor was associated with water reward over 2-3 d. Rewarded odor "mixtures" resulted in rats responding to either component odor similarly, and, correspondingly, the odor representations became more similar as indexed by increased overlap in piriform Arc-expressing (Arc(+)) pyramidal neurons. The increased overlap was consistent with the rats' generalization from component odors. Discriminating among highly similar odor mixtures for reward led to increased differentiation of the neural representations as indexed by a reduction in overlap for piriform Arc(+) pyramidal neurons after training. Similar odor mixture discrimination also required more trials to criterion. The visible reduction in the overlap of odor representations indexes pattern separation. The Arc visualization of odor representations in the anterior piriform network suggests that odor objects are widely distributed representations and can be rapidly modified by reward training in adult rats. We suggest that dynamic changes such as those observed here in piriform odor encoding are at the heart of perceptual learning and reflect the continuing plastic nature of mature associative cortex as an outcome of successful problem solving.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».