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Enregistrement W2987041778 · doi:10.1101/828301

Impaired Hippocampal-cortical interactions during sleep and memory reactivation without consolidation in a mouse model of Alzheimer’s disease

2019· preprint· en· W2987041778 sur OpenAlexafffund
Sarah Danielle Benthem, Ivan Skelin, Shawn C. Moseley, J. R. Dixon, A. S. Melilli, Lucía Molina, Bruce L. McNaughton, Aaron A. Wilber

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDefense Advanced Research Projects Agency
Mots-clésMemory consolidationHippocampal formationNeuroscienceHippocampusPsychologyImpaired memoryNeuroplasticityCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spatial learning is impaired in preclinical Alzheimer’s disease (AD). We reported similar impairments in 3xTg-AD mice learning a spatial reorientation task . Memory reactivation during sleep is critical for learning related plasticity, and memory consolidation is correlated with hippocampal sharp wave ripple (SWR) density, cortical delta waves (DWs), and their temporal coupling - postulated as a physiological substrate of memory consolidation. Finally, hippocampal-cortical dyscoordination is prevalent in individuals with AD. Thus, we hypothesized impaired memory consolidation mechanisms in hippocampal-cortical networks could account for spatial memory deficits. We assessed sleep architecture, SWR/DW dynamics and memory reactivation in a mouse model of tauopathy and amyloidosis implanted with a recording array targeting isocortex and hippocampus. Mice underwent daily recording sessions of rest-task-rest while learning the spatial reorientation task . We assessed memory reactivation by matching activity patterns from the approach to the unmarked reward zone to patterns during slow wave sleep (SWS). AD mice had more SWS, but reduced SWR density. The increased SWS compensated for reduced SWR density so there was no reduction in SWR number. Conversely, DW density was not reduced so the number of DWs was increased. In control mice hippocampal SWR-cortical DW coupling was strengthened in post-task-sleep and was correlated with performance on the spatial reorientation task the following day. However, in AD mice SWR-DW coupling was reduced and not correlated with behavior, suggesting behavioral decoupling. Thus, reduced SWR-DW coupling may cause impaired learning in AD and may serve as a biomarker for early AD related changes. Significance Statement Understanding the relationship between network dynamics and cognition early in Alzheimer’s disease progression is critical for identifying therapeutic targets for earlier treatment. We assessed hippocampal-cortical interactions during sleep in AD mice as a potential cause of early spatial learning and memory deficits. We identified compensatory sleep changes in AD mice, that ameliorated some brain dysfunction. Despite the compensatory changes, impaired spatial navigation and impaired hippocampal–cortical (sharp wave ripple-delta wave) interactions were apparent in AD mice. In control but not AD mice hippocampal-cortical interactions were correlated with performance on the spatial task, the following day, suggesting a potential mechanism of impaired consolidation in AD mice. Thus, changes in hippocampal-cortical brain dynamics during sleep may underlie early memory deficits in AD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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