MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2944722154 · doi:10.1002/hipo.23096

NMDA receptor activity bidirectionally controls active decay of long‐term spatial memory in the dorsal hippocampus

2019· article· en· W2944722154 sur OpenAlexafffund
Paola V. Migues, Jacinda Wong, Jeongho Lyu, Oliver Hardt

Notice bibliographique

RevueHippocampus · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNMDA receptorNeuroscienceForgettingHippocampusAgonistLong-term potentiationPsychologyReceptorChemistryCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The time-dependent forgetting of long-term spatial memories involves activation of NMDA receptors (NMDARs) in the hippocampus. Here, we tested whether NMDARs regulate memory persistence bidirectionally, decreasing or increasing the rate of forgetting. We found that blocking NMDAR activation with AP5 or the GluN2B-selective antagonist Ro25-6981 in the dorsal hippocampus (dHPC) prevented the natural forgetting of long-term memory for the locations of objects in an open field arena. In contrast, while enhancing NMDAR function with the partial agonist D-Cycloserine did not affect the speed of forgetting for these types of memories, infusing the NMDAR co-agonist D-Serine significantly shortened their persistence. These results suggest that NMDAR activity can modulate the speed of constitutive long-term memory decay in the dHPC and that regulating NMDAR expression and D-Serine availability could provide a mechanism to control the duration of long-term memory.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHippocampusMême sujetNeuroscience and Neuropharmacology ResearchTravaux en français237 207