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Enregistrement W2048552021 · doi:10.1523/jneurosci.2503-13.2013

Lateralized Odor Preference Training in Rat Pups Reveals an Enhanced Network Response in Anterior Piriform Cortex to Olfactory Input That Parallels Extended Memory

2013· article· en· W2048552021 sur OpenAlexafffund
Christine J. Fontaine, Carolyn W. Harley, Qi Yuan

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPiriform cortexNeuroscienceOdorOlfactory memoryOlfactory systemPsychologyAMPA receptorOlfactionSynaptic plasticityAnterior commissureHippocampusPrefrontal cortexNMDA receptorBiologyOlfactory bulbCentral nervous systemReceptorCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examines synaptic plasticity in the anterior piriform cortex (aPC) using ex vivo slices from rat pups given lateralized odor preference training. In the early odor preference learning model, a brief 10 min training session yields 24 h memory, while four daily sessions yield 48 h memory. Odor preference memory can be lateralized through naris occlusion as the anterior commissure is not yet functional. AMPA receptor-mediated postsynaptic responses in the aPC to lateral olfactory tract input, shown to be enhanced at 24 h, are no longer enhanced 48 h after a single training session. Following four spaced lateralized trials, the AMPA receptor-mediated fEPSP is enhanced in the trained aPC at 48 h. Calcium imaging of aPC pyramidal cells within 48 h revealed decreased firing thresholds in the pyramidal cell network. Thus multiday odor preference training induced increased odor input responsiveness in previously weakly activated aPC cells. These results support the hypothesis that increased synaptic strength in olfactory input networks mediates odor preference memory. The increase in aPC network activation parallels behavioral memory.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,230
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,085 · 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.

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

Citations21
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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