A variant of the Morris water task for assessing learning and memory processes in mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Morris water task (MWT) is commonly used to assess rodent spatial learning and memory. Our goal was to develop a 3-phase variant of the hidden goal water task to assess old and new spatial memories acquired in the same context using various measures of spatial learning in C57BL/6 mice. In the first phase, mice were pre-trained to an initially hidden location. The second phase consisted of a massed training session to a new location in the same apparatus and context. The final phase consisted of a competition test between the original and new platform locations. App NL-G-F/NL-G-F mice, a novel transgenic mouse model for Alzheimer’s disease (AD), were also used as an independent variable to validate this 3-phase variant of MWT. The results of the present study showed that C57 mice acquired and retained both the old and new location representations; however, App NL-G-F/NL-G-F mice retained a recently acquired spatial memory but did not remember the old location acquired in the same apparatus and context. The results showed that C57 mice can show precise place learning and memory with the right amount of training and acquire and retain multiple spatial memory locations in the same environment whereas this ability was impaired in App NL-G-F/NL-G-F mice. In the visible platform test, however, all groups of mice showed normal sensorimotor ability and motivation. These findings indicate that this new version of the MWT provides a robust way for assessment of old and new memories in mice. This paradigm could also be exploited to assess manipulations of neural circuits implicated in learning and memory processes as well as for research investigating human brain diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».