Learning-Induced Metaplasticity? Associative Training for Early Odor Preference Learning Down-Regulates Synapse-Specific NMDA Receptors via mGluR and Calcineurin Activation
Notice bibliographique
Résumé
Rat pups readily form a 24-h associative odor preference after a single trial of odor paired with intermittent stroking. Recent evidence shows that this training trial, which normally increases AMPA receptor responses in the anterior piriform cortex both 3 and 24 h following training, induces a down-regulation of NMDA receptors 3 h later followed by NMDA receptor up-regulation at 24 h. When retrained with the same odor at 3 h, rat pups unlearn the original odor preference. Unlearning can be prevented by blocking NMDA receptors during retraining. Here, the mechanisms that initiate NMDA receptor down-regulation are assessed. Blocking mGluR receptors or calcineurin during training prevents down-regulation of NMDA receptors 3 h following training. Blocking NMDA receptors during training does not affect NMDA receptor down-regulation. Thus, down-regulation can be engaged separately from associative learning. When unlearning occurs, AMPA and NMDA receptor levels at 24 h are reset to control levels. Calcineurin blockade during retraining prevents unlearning consistent with the role of NMDA receptor down-regulation. The relationship of these events to the metaplasticity and plasticity mechanisms of long-term depression and depotentiation is discussed. We suggest a possible functional role of NMDA receptor down-regulation in offline stabilization of learned odor representations.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».