Minimal driving of hippocampal theta by the supramammillary nucleus during water maze learning
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown only modest effects of supramammillary nucleus (SuM) dysfunction on theta frequency and learning in the water maze (WM), with larger effects in other tasks. However, theta recorded from SuM, and used to trigger the production of theta-like oscillations in the hippocampus, produced reversal of the deficit in WM learning produced by theta blocking. We explored this apparent inconsistency by analyzing the relationship between SuM and hippocampal theta in the control group of this theta-blocking experiment using coherence, phase analysis, and the directed transfer function. We found little evidence of an influence of SuM on the hippocampus in the bulk of WM learning-with some possibility of SuM becoming involved briefly later in learning. A learning-related increase in coherence was observed in conjunction with gradual phase reorganization of hippocampal theta in relation to SuM theta. This change in phase dynamics between the two structures was also correlated with a relative increase of the estimated direction of theta propagation from the SuM to the hippocampus. These results are consistent with the previous weak effects of SuM lesions and suggest that the use of SuM as a source to trigger hippocampal theta and recover function is likely to be due to coherence between SuM and some other structure that normally controls hippocampal theta during WM learning.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».