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Enregistrement W3037385322 · doi:10.7554/elife.52059

Dynamic behavior of the locus coeruleus during arousal-related memory processing in a multi-modal 7T fMRI paradigm

2020· article· en· W3037385322 sur OpenAlexaff
Heidi I.L. Jacobs, Nikos Priovoulos, Benedikt A. Poser, Linda H.G. Pagen, Dimo Ivanov, Frans R.J. Verhey, Kâmil Uludaǧ

Notice bibliographique

RevueeLife · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekUniversiteit Maastricht
Mots-clésLocus coeruleusAmygdalaNeurosciencePsychologyArousalEffects of stress on memoryNeurocognitiveHippocampal formationRecallMemory consolidationCognitive psychologyHippocampusCognitionCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A body of animal and human evidence points to the norepinephrine (NE) locus coeruleus (LC) system in modulating memory for arousing experiences, but whether the LC would recast its role along memory stages remains unknown. Sedation precluded examination of LC dynamics during memory processing in animals. Here, we addressed the contribution of the LC during arousal-associated memory processing through a unique combination of dedicated ultra-high-field LC-imaging methods, a well-established emotional memory task, online physiological and saliva alpha-amylase measurements in young adults. Arousal-related LC activation followed amygdala engagement during encoding. During consolidation and recollection, activation transitioned to hippocampal involvement, reflecting learning and model updating. NE-LC activation is dynamic, plays an arousal-controlling role, and is not sufficient but requires interactions with the amygdala to form adaptive memories of emotional experiences. These findings have implications for understanding contributions of LC dysregulation to disruptions in emotional memory formation, observed in psychiatric and neurocognitive disorders.

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)0,001
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations77
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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