Long-term exercise is needed to enhance synaptic plasticity in the hippocampus
Notice bibliographique
Résumé
Exercise can have many benefits for the body, but it also benefits the brain by increasing neurogenesis, synaptic plasticity, and performance on learning and memory tasks. The period of exercise needed to realize the structural and functional benefits for the brain have not been well delineated, and previous studies have used periods of exercise exposure that range from as little as 3 d to up to 6 mo. In this study, we systematically evaluated the effects of differential running periods (3, 7, 14, 28, and 56 d) on both structural (cell proliferation and maturation) and functional (in vivo LTP) changes in the dentate gyrus of adult male Sprague-Dawley rats. We found that voluntary access to a running wheel for both short- and long-term periods can increase cell proliferation in the adult DG; however, increases in neurogenesis required longer term exposure to exercise. Increases in immature neurons were not observed until animals had been running for a minimum of 14 d. Similarly, short-term periods of wheel running did not facilitate LTP in the DG of adult animals, and reliable increases in LTP were only observed with 56 d of running. These results provide us with a greater understanding of the time course of wheel running access needed to enhance DG function. Furthermore, the results indicate that the new neurons produced in response to exercise in rats do not contribute significantly to synaptic plasticity until they mature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».