Fast and Slow Gamma Rhythms Are Intrinsically and Independently Generated in the Subiculum
Notice bibliographique
Résumé
Gamma rhythms are essential for memory encoding and retrieval. Despite extensive study of these rhythms in the entorhinal cortex, dentate gyrus, CA3, and CA1, almost nothing is known regarding their generation and organization in the structure delivering the most prominent hippocampal output: the subiculum. Here we show using a complete rat hippocampal preparation in vitro that the subiculum intrinsically and independently generates spontaneous slow (25-50 Hz) and fast (100-150 Hz) gamma rhythms during the rising phase and peak of persistent subicular theta rhythms. These two gamma frequencies are phase modulated by theta rhythms without any form of afferent input from the entorhinal cortex or CA1. Subicular principal cells and interneurons phase lock to both fast and slow gamma, and single cells are independently phase modulated by each form of gamma rhythm, enabling selective participation in neural synchrony at both gamma frequencies at different times. Fast GABAergic inhibition is required for the generation of fast gamma, whereas slow gamma is generated by excitatory and inhibitory mechanisms. In addition, the transverse subicular axis exhibits gamma rhythm topography with faster gamma coupling arising in the distal subiculum region. The subiculum therefore possesses a unique intrinsic circuit organization that can autonomously regulate the timing and topography of hippocampal output synchronization. These results suggest the subiculum is a third spontaneous gamma generator in the hippocampal formation (in addition to CA3 and the entorhinal cortex), and these gamma rhythms likely play an active role in mediating the flow of information between the hippocampus and multiple cortical and subcortical brain regions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».