MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2995306155 · doi:10.1152/jn.00565.2019

Distributed representations of temporal stimulus associations across regular-firing and fast-spiking neurons in rat medial prefrontal cortex

2019· article· en· W2995306155 sur OpenAlexaff
Bohan Xing, Mark D. Morrissey, Kaori Takehara‐Nishiuchi

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurosciencePrefrontal cortexStimulus (psychology)PsychologyNeuronExcitatory postsynaptic potentialSensory systemInhibitory postsynaptic potentialInfralimbic cortexCognitionCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prefrontal cortex has been implicated in various cognitive processes, including working memory, executive control, decision making, and relational learning. One core computational requirement underlying all these processes is the integration of information across time. When rodents and rabbits associate two temporally discontiguous stimuli, some neurons in the medial prefrontal cortex (mPFC) change firing rates in response to the preceding stimulus and sustain the firing rate during the subsequent temporal interval. These firing patterns are thought to serve as a mechanism to buffer the previously presented stimuli and signal the upcoming stimuli; however, how these critical properties are distributed across different neuron types remains unknown. We investigated the firing selectivity of regular-firing, burst-firing, and fast-spiking neurons in the prelimbic region of the mPFC while rats associated two neutral conditioned stimuli (CS) with one aversive stimulus (US). Analyses of firing patterns of individual neurons and neuron ensembles revealed that regular-firing neurons maintained rich information about CS identity and CS-US contingency during intervals separating the CS and US. Moreover, they further strengthened the latter selectivity with repeated conditioning sessions over a month. The selectivity of burst-firing neurons for both stimulus features was weaker than that of regular-firing neurons, indicating the difference in task engagement between two subpopulations of putative excitatory neurons. In contrast, putative inhibitory, fast-spiking neurons showed a stronger selectivity for CS identity than for CS-US contingency, suggesting their potential role in sensory discrimination. These results reveal a fine-scaled functional organization in the prefrontal network supporting the formation of temporal stimulus associations. NEW & NOTEWORTHY To associate stimuli that occurred separately in time, the brain needs to bridge the temporal gap by maintaining what was presented and predicting what would follow. We show that in rat medial prefrontal cortex, the former function is associated with a subpopulation of putative inhibitory neurons, whereas the latter is supported by a subpopulation of putative excitatory neurons. Our results reveal a distinct contribution of these microcircuit components to neural representations of temporal stimulus associations.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeurophysiologyMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207