Aberrant slow waves in the hippocampus during activation in mice with low cholinergic tone
Notice bibliographique
Résumé
The effects of acetylcholine on cortical activation were studied in wild-type (WT) mice, compared to knockout (KO) mice depleted of the vesicular acetylcholine transporter (VAChT) gene in the basal forebrain, and knockdown (KD) mice with heterogeneous depletion of VAChT gene in the brain. Cortical activation was assessed by comparing power spectra of local field potentials (LFPs) during activated states of rapid-eye-movement sleep (REM) or walk (WLK), with those during non-activated states of slow-wave sleep (SWS) or awake-immobility (IMM). Activation-induced suppression of delta (1-4 Hz) and beta (13-30 Hz) power in the hippocampus, and delta power in frontal cortex, were reduced in KO and KD mice compared to WT mice. Mean theta frequency was higher in KD than KO mice during WLK and REM, but not different between WT and KO mice. Peak theta (4-12 Hz) and integrated gamma (30-150 Hz) power were not significantly different among mouse groups. However, theta-peak-frequency selected gamma2 (62-100 Hz) power was lower in KO than WT or KD mice during WLK, and theta-peak-frequency selected theta power during REM decreased faster with high theta frequency in KO than WT/ KD mice. Theta power increase during REM compared to WLK was lower in KO and KD mice compared to WT mice. Theta-gamma cross-frequency coherence, a measure of synchronization of gamma with theta phase, was not different among mouse groups. However, during REM, SWS, and IMM, delta-gamma coherence was significantly higher and proximal-distal delta coherence in CA1 was lower in KO than WT/KD mice. We conclude that a deficiency in basal forebrain acetylcholine release not only enhances slow waves and suppresses theta-associated gamma waves during activation, but also increases delta-gamma cross-frequency coherence during nonactivated states, with a possible effect of disrupting cognitive processing during any brain state.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».