MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2995295019 · doi:10.1016/j.cub.2019.11.027

Fan Cells in Layer 2 of the Lateral Entorhinal Cortex Are Critical for Episodic-like Memory

2019· article· en· W2995295019 sur OpenAlexaff
Brianna Vandrey, Derek L.F. Garden, Veronika Ambrozova, Christina McClure, Matthew F. Nolan, James A. Ainge

Notice bibliographique

RevueCurrent Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilRoyal Society of EdinburghWellcome Trust
Mots-clésBiologyEntorhinal cortexEpisodic memoryNeuroscienceLayer (electronics)HippocampusCognitionNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Episodic memory requires different types of information to be bound together to generate representations of experiences. The lateral entorhinal cortex (LEC) and hippocampus are required for episodic-like memory in rodents [1, 2]. The LEC is critical for integrating spatial and contextual information about objects [2-6]. Further, LEC neurons encode objects in the environment and the locations where objects were previously experienced and generate representations of time during the encoding and retrieval of episodes [7-12]. However, it remains unclear how specific populations of cells within the LEC contribute to the integration of episodic memory components. Layer 2 (L2) of LEC manifests early pathology in Alzheimer's disease (AD) and related animal models [13-16]. Projections to the hippocampus from L2 of LEC arise from fan cells in a superficial sub-layer (L2a) that are immunoreactive for reelin and project to the dentate gyrus [17, 18]. Here, we establish an approach for selectively targeting fan cells using Sim1:Cre mice. Whereas complete lesions of the LEC were previously found to abolish associative recognition memory [2, 3], we report that, after selective suppression of synaptic output from fan cells, mice can discriminate novel object-context configurations but are impaired in recognition of novel object-place-context associations. Our results suggest that memory functions are segregated between distinct LEC networks.

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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations95
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent BiologyMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207