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Enregistrement W2949121478 · doi:10.1523/jneurosci.1370-17.2019

Medial prefrontal cortex population activity is plastic irrespective of learning

2019· article· en· W2949121478 sur OpenAlexaff
Abhinav Singh, Adrien Peyrache, Mark D. Humphries

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésPrefrontal cortexPsychologyNeuroscienceSelf-reference effectPopulationCortex (anatomy)Cognitive psychologyConsumer neuroscienceMedicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prefrontal cortex (PFC) is thought to learn the relationships between actions and their outcomes. But little is known about what changes to population activity in PFC are specific to learning these relationships. Here we characterize the plasticity of population activity in the medial PFC (mPFC) of male rats learning rules on a Y-maze. First, we show that the population always changes its patterns of joint activity between the periods of sleep either side of a training session on the maze, regardless of successful rule learning during training. Next, by comparing the structure of population activity in sleep and training, we show that this population plasticity differs between learning and nonlearning sessions. In learning sessions, the changes in population activity in post-training sleep incorporate the changes to the population activity during training on the maze. In nonlearning sessions, the changes in sleep and training are unrelated. Finally, we show evidence that the nonlearning and learning forms of population plasticity are driven by different neuron-level changes, with the nonlearning form entirely accounted for by independent changes to the excitability of individual neurons, and the learning form also including changes to firing rate couplings between neurons. Collectively, our results suggest two different forms of population plasticity in mPFC during the learning of action–outcome relationships: one a persistent change in population activity structure decoupled from overt rule-learning, and the other a directional change driven by feedback during behavior. <b>SIGNIFICANCE STATEMENT</b> The PFC is thought to represent our knowledge about what action is worth doing in which context. But we do not know how the activity of neurons in PFC collectively changes when learning which actions are relevant. Here we show, in a trial-and-error task, that population activity in PFC is persistently changing, regardless of learning. Only during episodes of clear learning of relevant actions are the accompanying changes to population activity carried forward into sleep, suggesting a long-lasting form of neural plasticity. Our results suggest that representations of relevant actions in PFC are acquired by reward imposing a direction onto ongoing population plasticity.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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