Kv4.2 knockout mice display learning and memory deficits in the Lashley maze
Notice bibliographique
Résumé
Background : Potassium channels have been shown to be involved in neural plasticity and learning. Kv4.2 is a subunit of the A-type potassium channel. Kv4.2 channels modulate excitability in the dendrites of pyramidal neurons in the cortex and hippocampus. Deletion of Kv4.2 results in spatial learning and conditioned fear deficits; however, previous studies have only examined deletion of Kv4.2 in aversive learning tests. Methods : For the current study, we used the Lashley maze as an appetitive learning test. We examined Kv4.2 wildtype (WT) and knockout (KO) mice in the Lashley maze over 4 days during adulthood. The first day consisted of habituating the mice to the maze. The mice then received five trials per day for the next 3 days. The number of errors and the time to the goal box was recorded for each trial. The goal box contained a weigh boat with an appetitive reward (gelatin with sugar). There was an intertrial interval of 15 minutes. Results : We found that Kv4.2 KO mice committed more errors across the trials compared to the WT mice p <0.001. There was no difference in the latency to find the goal box over the period. Discussion : Our finding that deletion of Kv4.2 resulted in more errors in the Lashley maze across 15 trials contribute to a growing body of evidence that Kv4.2 channels are significantly involved in learning and memory.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».