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Enregistrement W2883512183 · doi:10.1073/pnas.1803224115

Hippocampus-dependent emergence of spatial sequence coding in retrosplenial cortex

2018· article· en· W2883512183 sur OpenAlexafffund
Dun Mao, Adam Neumann, Jianjun Sun, Vincent Bonin, Majid H. Mohajerani, Bruce L. McNaughton

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDefense Advanced Research Projects AgencyOnderzoeksraad, KU LeuvenCanada Foundation for InnovationAlberta Innovates - Health SolutionsFonds Wetenschappelijk OnderzoekGovernment of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésChromatin structure remodeling (RSC) complexRetrosplenial cortexHippocampusHippocampal formationNeuroscienceNeocortexPopulationBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retrosplenial cortex (RSC) is involved in visuospatial integration and spatial learning, and RSC neurons exhibit discrete, place cell-like sequential activity that resembles the population code of space in hippocampus. To investigate the origins and population dynamics of this activity, we combined longitudinal cellular calcium imaging of dysgranular RSC neurons in mice with excitotoxic hippocampal lesions. We tracked the emergence and stability of RSC spatial activity over consecutive imaging sessions. Overall, spatial activity in RSC was experience-dependent, emerging gradually over time, but, as seen in the hippocampus, the spatial code changed dynamically across days. Bilateral but not unilateral hippocampal lesions impeded the development of spatial activity in RSC. Thus, the emergence of spatial activity in RSC, a major recipient of hippocampal information, depends critically on an intact hippocampus; the indirect connections between the dysgranular RSC and the hippocampus further indicate that hippocampus may exert such influences polysynaptically within neocortex.

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)0,002
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations139
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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