Odor preference learning and memory modify GluA1 phosphorylation and GluA1 distribution in the neonate rat olfactory bulb: Testing the AMPA receptor hypothesis in an appetitive learning model
Notice bibliographique
Résumé
An increase in synaptic AMPA receptors is hypothesized to mediate learning and memory. AMPA receptor increases have been reported in aversive learning models, although it is not clear if they are seen with memory maintenance. Here we examine AMPA receptor changes in a cAMP/PKA/CREB-dependent appetitive learning model: odor preference learning in the neonate rat. Rat pups were given a single pairing of peppermint and 2 mg/kg isoproterenol, which produces a 24-h, but not a 48-h, peppermint preference in the 7-d-old rat pup. GluA1 PKA-dependent phosphorylation peaked 10 min after the 10-min training trial and returned to baseline within 90 min. At 24 h, GluA1 subunits did not change overall but were significantly increased in synaptoneurosomes, consistent with increased membrane insertion. Immunohistochemistry revealed a significant increase in GluA1 subunits in olfactory bulb glomeruli, the targets of olfactory nerve axons. Glomerular increases were seen at 3 and 24 h after odor exposure in trained pups, but not in control pups. GluA1 increases were not seen as early as 10 min after training and were no longer observed 48 h after training when odor preference is no longer expressed behaviorally. Thus, the pattern of increased GluA1 membrane expression closely follows the memory timeline. Further, blocking GluA1 insertion using an interference peptide derived from the carboxyl tail of the GluA1 subunit inhibited 24 h odor preference memory providing causative support for our hypothesis. PKA-mediated GluA1 phosphorylation and later GluA1 insertion could, conjointly, provide increased AMPA function to support both short-term and long-term appetitive memory.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».