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Enregistrement W2261240187 · doi:10.1073/pnas.1522150112

Rapid increases in immature synapses parallel estrogen-induced hippocampal learning enhancements

2015· article· en· W2261240187 sur OpenAlexafffund
Anna Phan, Sarah Suschkov, Luke Molinaro, Kathryn E. Reynolds, Jennifer Lymer, Craig D. C. Bailey, Lee‐Ming Kow, Neil J. MacLusky, Donald W. Pfaff, Elena Choleris

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésHippocampal formationDendritic spineNeuroscienceAMPA receptorExcitatory postsynaptic potentialHippocampusEstrogenInternalizationAgonistSilent synapseSynapseChemistryBiologyReceptorGlutamate receptorEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dramatic increases in hippocampal spine synapse density are known to occur within minutes of estrogen exposure. Until now, it has been assumed that enhanced spinogenesis increased excitatory input received by the CA1 pyramidal neurons, but how this facilitated learning and memory was unclear. Delivery of 17β-estradiol or an estrogen receptor (ER)-α (but not ER-β) agonist into the dorsal hippocampus rapidly improved general discrimination learning in female mice. The same treatments increased CA1 dendritic spines in hippocampal sections over a time course consistent with the learning acquisition phase. Surprisingly, estrogen-activated spinogenesis was associated with a decrease in CA1 hippocampal excitatory input, rapidly and transiently reducing CA1 AMPA activity via a mechanism likely reflecting AMPA receptor internalization and creation of silent or immature synapses. We propose that estrogens promote hippocampally mediated learning via a mechanism resembling some of the broad features of normal development, an initial overproduction of functionally immature connections being subsequently "pruned" by experience.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations111
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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