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Enregistrement W2035993165 · doi:10.1523/jneurosci.5566-11.2012

Predicting Aversive Events and Terminating Fear in the Mouse Anterior Cingulate Cortex during Trace Fear Conditioning

2012· article· en· W2035993165 sur OpenAlexafffund
Hendrik W. Steenland, Xiang‐Yao Li, Min Zhuo

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFear conditioningNeuroscienceFear processing in the brainAnterior cingulate cortexPsychologyEngramFreezing behaviorNeuroplasticityCognitionAmygdala

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A variety of studies have implicated the anterior cingulate cortex (ACC) in fear, including permanent storage of fear memory. Recent pharmacological and genetic studies indicate that early synaptic plasticity in the ACC may also contribute to certain forms of fear memory at early time points. However, no study has directly examined the possible changes in neuronal activity of ACC neurons in freely behaving mice during early learning. In the present study, we examined the neural responses of the ACC during trace fear conditioning. We found that ACC putative pyramidal and nonpyramidal neurons were involved in the termination of fear behavior ("un-freezing"), and the spike activity of these neurons was reduced during freezing. Some of the neurons were also found to acquire un-freezing locked activity and change their tuning. The results implicate the ACC neurons in fear learning and controlling the abolition of fear behavior. We also show that the ACC is important for making cue-related fear memory associations in the trace fear paradigm as measured with tone-evoked potentials and single-unit activity. Collectively, our findings indicate that the ACC is involved in predicting future aversive events and terminating fear during trace fear.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations53
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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