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Enregistrement W2131371406 · doi:10.1523/jneurosci.20-01-00438.2000

Long-Term Depression and Depotentiation in the Sensorimotor Cortex of the Freely Moving Rat

2000· article· en· W2131371406 sur OpenAlexaff
David J. Froc, C. Andrew Chapman, Christopher Trepel, Ronald J. Racine

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulationNeocortexNeuroscienceLong-term potentiationPsychologyLong-term depressionCortex (anatomy)ChemistryNMDA receptorReceptorAMPA receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Activity-dependent reductions in synaptic efficacy are central components of recent models of cortical learning and memory. Here, we have examined long-term synaptic depression (LTD) and the reversal of long-term potentiation (depotentiation) of field potentials evoked in sensorimotor cortex by stimulation of the white matter in the adult, freely moving rat. Prolonged, low-frequency stimulation (1 Hz for 15 min) was used to induce either depotentiation or LTD. LTD was expressed as a reduction in the amplitude of both monosynaptic and polysynaptic field potential components. Both LTD and depotentiation were reliably induced by stimulation of the ipsilateral white matter. Stimulation of the contralateral neocortex induced only a depotentiation effect, which decayed more rapidly than that induced by ipsilateral stimulation (hours vs days). Although ipsilateral LTD was effectively induced by a single session of low-frequency stimulation, multiple sessions of stimulation, either massed or spaced, induced LTD effects that were larger in magnitude and longer lasting. Previously, we showed that the induction of long-term potentiation in the neocortex of chronic preparations required multiple, spaced stimulation sessions to reach asymptotic levels. Here, we report that LTD also required multiple stimulation sessions to reach asymptotic levels, but massed and spaced patterns of low-frequency stimulation were equally effective.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations127
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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