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Enregistrement W3034341596 · doi:10.1038/s41467-020-16825-1

DG–CA3 circuitry mediates hippocampal representations of latent information

2020· article· en· W3034341596 sur OpenAlexafffund
Alexandra T. Keinath, Andrés Nieto‐Posadas, Jennifer C. Robinson, Mark P. Brandon

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence FundCanada Research ChairsGovernment of CanadaMcGill University
Mots-clésDentate gyrusHippocampal formationNeuroscienceHippocampusComputer scienceRepresentation (politics)Latent inhibitionSensory systemLatent variableArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Survival in complex environments necessitates a flexible navigation system that incorporates memory of recent behavior and associations. Yet, how the hippocampal spatial circuit represents latent information independent of sensory inputs and future goals has not been determined. To address this, we image the activity of large ensembles in subregion CA1 via wide-field fluorescent microscopy during a novel behavioral paradigm. Our results demonstrate that latent information is represented through reliable firing rate changes during unconstrained navigation. We then hypothesize that the representation of latent information in CA1 is mediated by pattern separation/completion processes instantiated upstream within the dentate gyrus (DG) and CA3 subregions. Indeed, CA3 ensemble recordings reveal an analogous code for latent information. Moreover, selective chemogenetic inactivation of DG-CA3 circuitry completely and reversibly abolishes the CA1 representation of latent information. These results reveal a causal and specific role of DG-CA3 circuitry in the maintenance of latent information within the hippocampus.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations48
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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