The role of the genome in experience-dependent plasticity: Extending the analogy of the genomic action potential
Notice bibliographique
Résumé
Our past experiences shape our current and future behavior. These experiences must leave some enduring imprint on our brains, altering neural circuits that mediate behavior and contributing to our individual differences. As a framework for understanding how experiences might produce lasting changes in neural circuits, Clayton [D. F. Clayton, Neurobiol. Learn. Mem. 74, 185–216 (2000)] introduced the concept of the genomic action potential (gAP)—a structured genomic response in the brain to acute experience. Similar to the familiar electrophysiological action potential (eAP), the gAP also provides a means for integrating afferent patterns of activity but on a slower timescale and with longer-lasting effects. We revisit this concept in light of contemporary work on experience-dependent modification of neural circuits. We review the “Immediate Early Gene” (IEG) response, the starting point for understanding the gAP. We discuss evidence for its involvement in the encoding of experience to long-term memory across time and biological levels of organization ranging from individual cells to cell ensembles and whole organisms. We explore distinctions between memory encoding and homeostatic functions and consider the potential for perpetuation of the imprint of experience through epigenetic mechanisms. We describe a specific example of a gAP in humans linked to individual differences in the response to stress. Finally, we identify key objectives and new tools for continuing research in this area.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».