Nonuniform allocation of hippocampal neurons to place fields across all hippocampal subfields
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms governing how the hippocampus selects neurons to exhibit place fields are not well understood. A default assumption in some previous studies was the uniform random draw with replacement (URDWR) model, which, theoretically, maximizes spatial "pattern separation", and predicts a Poisson distribution of the numbers of place fields expressed by a given cell per unit area. The actual distribution of mean firing rates exhibited by a population of hippocampal neurons, however, is approximately exponential or log-normal in a given environment and these rates are somewhat correlated across multiple places, at least under some conditions. The advantage of neural activity-dependent immediate-early gene (IEG) analysis, as a proxy for electrophysiological recording, is the ability to obtain much larger samples of cells, even those whose activity is so sparse that they are overlooked in recording studies. Thus, a more accurate representation of the activation statistics can potentially be achieved. Some previous IEG studies that examined behavior-driven IEG expression in CA1 appear to support URDWR. There was, however, in some of the same studies, an under-recruitment of dentate gyrus granule cells, indicating a highly skewed excitability distribution, which is inconsistent with URDWR. Although it was suggested that this skewness might be related to increased excitability of recently generated granule cells, we show here that CA1, CA3, and subiculum also exhibit cumulative under-recruitment of neurons. Thus, a highly skewed excitability distribution is a general principle common to all major hippocampal subfields. Finally, a more detailed analysis of the frequency distributions of IEG intranuclear transcription foci suggests that a large fraction of hippocampal neurons is virtually silent, even during sleep. Whether the skewing of the excitability distribution is cell-intrinsic or a network phenomenon, and the degree to which this excitability is fixed or possibly time-varying are open questions for future studies. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».