Behaviour-driven <i>Arc</i> expression is greater in dorsal than ventral CA1 regardless of task or sex differences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evidence from genetic, behavioural, anatomical, and physiological study suggests that the hippocampus functionally differs across its longitudinal (dorsoventral or septotemporal) axis. Although, how to best characterize functional and representational differences in the hippocampus across its long axis remains unclear. While some suggest that the hippocampus can be divided into dorsal and ventral subregions that support distinct cognitive functions, others posit that these regions vary in their granularity of representation, wherein spatial-temporal resolution decreases in the ventral (temporal) direction. Importantly, the cognitive and granular hypotheses make distinct predictions on cellular recruitment dynamics under conditions when animals perform tasks with qualitatively different cognitive-behavioural demands. The cognitive function account implies that dorsal and ventral cellular recruitment differs depending on relevant behavioural demands, while the granularity account suggests similar recruitment dynamics regardless of the nature of the task performed. Here, we quantified cellular recruitment with the immediate early gene (IEG) Arc across the entire longitudinal CA1 axis in female and male rats performing spatial- and fear-guided memory tasks. Our results show that recruitment is greater in dorsal than ventral CA1 regardless of task or sex. This experimentum crucis leads to the strong inference that the granularity hypothesis for functional differences across the longitudinal axis in the rodent hippocampus is correct.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».