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Enregistrement W2530186490 · doi:10.1038/srep35256

NMDA receptors in mouse anterior piriform cortex initialize early odor preference learning and L-type calcium channels engage for long-term memory

2016· article· en· W2530186490 sur OpenAlexaff
Bandhan Mukherjee, Qi Yuan

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNMDA receptorPiriform cortexNeuroscienceOdorL-type calcium channelBiologyChemistryVoltage-dependent calcium channelCalciumReceptorHippocampusBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interactions of L-type calcium channels (LTCCs) and NMDA receptors (NMDARs) in memories are poorly understood. Here we investigated the specific roles of anterior piriform cortex (aPC) LTCCs and NMDARs in early odor preference memory in mice. Using calcium imaging in aPC slices, LTCC activation was shown to be dependent on NMDAR activation. Either D-APV (NMDAR antagonist) or nifedipine (LTCC antagonist) reduced somatic calcium transients in pyramidal cells evoked by lateral olfactory tract stimulation. However, nifedipine did not further reduce calcium in the presence of D-APV. In mice that underwent early odor preference training, blocking NMDARs in the aPC prevented short-term (3 hr) and long-term (24 hr) odor preference memory, and both memories were rescued when BayK-8644 (LTCC agonist) was co-infused. However, activating LTCCs in the absence of NMDARs resulted in loss of discrimination between the conditioned odor and a similar odor mixture at 3 hr. Elevated synaptic AMPAR expression at 3 hr was prevented by D-APV infusion but restored when LTCCs were directly activated, mirroring the behavioral outcomes. Blocking LTCCs prevented 24 hr memory and spared 3 hr memory. These results suggest that NMDARs mediate stimulus-specific encoding of odor memory while LTCCs mediate intracellular signaling leading to long-term memory.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,138 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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