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Enregistrement W2806872226 · doi:10.21769/bioprotoc.2475

Trace Fear Conditioning: Procedure for Assessing Complex Hippocampal Function in Mice

2018· article· en· W2806872226 sur OpenAlexaff
Vijendra Sharma, Noah Cohen, Rapita Sood, Hadile Ounallah-Saad, Shunit Gal-Ben-Ari, Kobi Rosenblum

Notice bibliographique

RevueBIO-PROTOCOL · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFear conditioningHippocampal formationConditioningEngramClassical conditioningNeuroscienceFreezing behaviorPsychologyStimulus (psychology)Unconditioned stimulusHippocampusMeasures of conditioned emotional responseCognitive psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trace fear conditioning protocol is designed to measure hippocampal function in mice. The protocol includes a neutral conditioned stimulus (tone) and an aversive unconditioned stimulus (shock), separated in time by a trace interval. The trace interval between the tone and the shock critically involves the hippocampus and could be used to evaluate hippocampal-dependent learning and memory. In this protocol, we presented mice with five pairings of tone and shock separated by a 20 sec trace interval. Freezing was measured 24 h after conditioning to evaluate contextual memory by placing mice in the conditioned chamber. In addition, 48 h after conditioning, freezing was measured in a dark chamber, which served as a different context. This method enables precise detection of hippocampal-dependent learning and memory following pharmacological and genetic manipulations that impair or enhance hippocampal function.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,300 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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