Visualizing the Engram: Learning Stabilizes Odor Representations in the Olfactory Network
Notice bibliographique
Résumé
The nature of memory is a central issue in neuroscience. How does our representation of the world change with learning and experience? Here we use the transcription of Arc mRNA, which permits probing the neural representations of temporally separated events, to address this in a well characterized odor learning model. Rat pups readily associate odor with maternal care. In pups, the lateralized olfactory networks are independent, permitting separate training and within-subject control. We use multiday training to create an enduring memory of peppermint odor. Training stabilized rewarded, but not nonrewarded, odor representations in both mitral cells and associated granule cells of the olfactory bulb and in the pyramidal cells of the anterior piriform cortex. An enlarged core of stable, likely highly active neurons represent rewarded odor at both stages of the olfactory network. Odor representations in anterior piriform cortex were sparser than typical in adult rat and did not enlarge with learning. This sparser representation of odor is congruent with the maturation of lateral olfactory tract input in rat pups. Cortical representations elsewhere have been shown to be highly variable in electrophysiological experiments, suggesting brains operate normally using dynamic and network-modulated representations. The olfactory cortical representations here are consistent with the generalized associative model of sparse variable cortical representation, as normal responses to repeated odors were highly variable (∼70% of the cells change as indexed by Arc). Learning and memory modified rewarded odor ensembles to increase stability in a core representational component.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».