Distinct neural codes in primate Hippocampus and Lateral Prefrontal Cortex during associative learning in virtual environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The hippocampus (HPC) and the lateral prefrontal cortex (LPFC) are two cortical areas of the primate brain deemed essential to cognition. Here we hypothesize that the codes mediating neuronal communication in HPC and LPFC microcircuits have distinctively evolved to serve plasticity and memory function at different spatiotemporal scales. We used a virtual reality task in which animals navigated through a maze using a joystick and selected one of two targets in the arms of the maze according to a learned context-color rule. We found that neurons and neuronal populations in both regions encode similar information about the task. Moreover, we demonstrate that many HPC neurons concentrate spikes into bursts, whereas most layer II/III LPFC neurons sparsely distribute spikes over time. As the animals learned the task HPC neurons, but not LPFC neurons, increased their burst rate as a function of performance. When integrating spike rates over short intervals, HPC neuronal ensembles reached maximum decoded information with fewer neurons than LPFC ensembles. Our results show that during associative learning HPC principal cells concentrate spikes in bursts enabling temporal summation and fast synaptic plasticity in small populations of neurons and ultimately facilitating rapid encoding of associative memories. On the other hand, layers II/III LPFC pyramidal cells fire spikes more sparsely distributed in time and over a larger number of neurons. The latter would facilitate broadcasting of signals loaded in short term memory across neuronal populations without necessarily triggering fast synaptic plasticity.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».