Sharp‐wave ripple features in macaques depend on behavioral state and cell‐type specific firing
Notice bibliographique
Résumé
Sharp-wave ripples (SWRs) are spontaneous, synchronized neural population events in the hippocampus widely thought to play a role in memory consolidation and retrieval. They occur predominantly in sleep and quiet immobility, and in primates, they also appear during active visual exploration. Typical measures of SWRs in behaving rats include changes in the rate of occurrence, or in the incidence of specific neural ensemble activity contained within the categorical SWR event. Much less is known about the relevance of spatiotemporal SWR features, though they may index underlying activity of specific cell types including ensemble-specific internally generated sequences. Furthermore, changes in SWR features during active exploratory states are unknown. In this study, we recorded hippocampal local-field potentials and single-units during periods of quiescence and as macaques performed a memory-guided visual search task. We observed that (a) ripples during quiescence have greater amplitudes and larger postripple waves (PRW) compared to those in task epochs, and (b) during "remembered" trials, ripples have larger amplitudes than during "forgotten" trials, with no change in duration or PRWs. We further found that spiking activity influences SWR features as a function of cell type and ripple timing. As expected, larger ripple amplitudes were associated with putative pyramidal or putative basket interneuron (IN) activity, even when the spikes in question exceed the duration of the ripple. In contrast, the PRW was attenuated with activity from low firing rate cells and enhanced with activity from high firing rate cells, with putative IN spikes during ripples leading to the most prominent PRW peaks. The selective changes in SWR features as a function of time window, cell type, and cognitive/vigilance states suggest that this mesoscopic field event can offer additional information about the local network and animal's state than would be appreciated from SWR event rates alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».