Optical Imaging of Odor Preference Memory in the Rat Olfactory Bulb
Notice bibliographique
Résumé
Early olfactory preference learning in rat pups occurs when novel odors are paired with reinforcing tactile stimulation that activate the noradrenergic locus coeruleus. Pairing of odor and a noradrenergic agonist in the olfactory bulb is both necessary and sufficient for odor preference learning. This suggests the memory change occurs in the olfactory bulb. Previous electrophysiological experiments demonstrated that odor preference training induces an increase in the field excitatory postsynaptic potential to olfactory nerve input and an alteration, after training, in glomerular [14C]2- deoxyglucose uptake and in single-unit responses of principal cells. We investigate here whether, 24 h after olfactory preference training, there is an alteration in intrinsic optical signals at the glomerular level. Six-day-old rat pups were trained, as previously, for a peppermint odor preference. Trained pups and control littermates were subjected to imaging of odor-induced intrinsic optical signals 1 day after the training session. Trained pups exhibited significantly larger responses to the peppermint compared with untrained littermates previously exposed to the same odor. The response of trained pups to a control odor (amyl acetate) was, however, not significantly different from that of untrained littermates. These observations demonstrate that odor preference memory can be read-out by optical imaging techniques.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».