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Enregistrement W2586700569 · doi:10.1523/jneurosci.3057-16.2017

Evidence for an Evolutionarily Conserved Memory Coding Scheme in the Mammalian Hippocampus

2017· article· en· W2586700569 sur OpenAlexafffund
Alexander Thome, Diano F. Marrone, Timothy M. Ellmore, Monica K. Chawla, P. Lipa, Victor Ramı́rez-Amaya, Sarah H. Lisanby, Bruce L. McNaughton, Carol A. Barnes

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthAlberta InnovatesEvelyn F. McKnight Brain Research FoundationNational Institute of Mental HealthMcKnight FoundationNational Institute on AgingBrain Research Foundation
Mots-clésEpisodic memoryHippocampal formationNeuroscienceDentate gyrusEngramHippocampusSpatial memoryEntorhinal cortexPopulationRecallBiologyComputer sciencePsychologyCognitionCognitive psychologyWorking memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decades of research identify the hippocampal formation as central to memory storage and recall. Events are stored via distributed population codes, the parameters of which (e.g., sparsity and overlap) determine both storage capacity and fidelity. However, it remains unclear whether the parameters governing information storage are similar between species. Because episodic memories are rooted in the space in which they are experienced, the hippocampal response to navigation is often used as a proxy to study memory. Critically, recent studies in rodents that mimic the conditions typical of navigation studies in humans and nonhuman primates (i.e., virtual reality) show that reduced sensory input alters hippocampal representations of space. The goal of this study was to quantify this effect and determine whether there are commonalities in information storage across species. Using functional molecular imaging, we observe that navigation in virtual environments elicits activity in fewer CA1 neurons relative to real-world conditions. Conversely, comparable neuronal activity is observed in hippocampus region CA3 and the dentate gyrus under both conditions. Surprisingly, we also find evidence that the absolute number of neurons used to represent an experience is relatively stable between nonhuman primates and rodents. We propose that this convergence reflects an optimal ensemble size for episodic memories. SIGNIFICANCE STATEMENTOne primary factor constraining memory capacity is the sparsity of the engram, the proportion of neurons that encode a single experience. Investigating sparsity in humans is hampered by the lack of single-cell resolution and differences in behavioral protocols. Sparsity can be quantified in freely moving rodents, but extrapolating these data to humans assumes that information storage is comparable across species and is robust to restraint-induced reduction in sensory input. Here, we test these assumptions and show that species differences in brain size build memory capacity without altering the structure of the data being stored. Furthermore, sparsity in most of the hippocampus is resilient to reduced sensory information. This information is vital to integrating animal data with human imaging navigation studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,404
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,007 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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