Learning-induced mRNA alterations in olfactory bulb mitral cells in neonatal rats
Notice bibliographique
Résumé
In the olfactory bulb, a cAMP/PKA/CREB-dependent form of learning occurs in the first week of life that provides a unique mammalian model for defining the epigenetic role of this evolutionarily ancient plasticity cascade. Odor preference learning in the week-old rat pup is rapidly induced by a 10-min pairing of odor and stroking. Memory is demonstrable at 24 h, but not 48 h, posttraining. Using this paradigm, pups that showed peppermint preference 30 min posttraining were sacrificed 20 min later for laser microdissection of odor-encoding mitral cells. Controls were given odor only. Microarray analysis revealed that 13 nonprotein-coding mRNAs linked to mRNA translation and splicing and 11 protein-coding mRNAs linked to transcription differed with odor preference training. MicroRNA23b, a translation inhibitor of multiple plasticity-related mRNAs, was down-regulated. Protein-coding transcription was up-regulated for Sec23b, Clic2, Rpp14, Dcbld1, Magee2, Mstn, Fam229b, RGD1566265, and Mgst2. Gng12 and Srcg1 mRNAs were down-regulated. Increases in Sec23b, Clic2, and Dcbld1 proteins were confirmed in mitral cells in situ at the same time point following training. The protein-coding changes are consistent with extracellular matrix remodeling and ryanodine receptor involvement in odor preference learning. A role for CREB and AP1 as triggers of memory-related mRNA regulation is supported. The small number of gene changes identified in the mitral cell input/output link for 24 h memory will facilitate investigation of the nature, and reversibility, of changes supporting temporally restricted long-term memory.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».