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Enregistrement W4213421615 · doi:10.3389/fnagi.2022.809879

Behavioral and Cellular Tagging in Young and in Early Cognitive Aging

2022· article· en· W4213421615 sur OpenAlexafffund
Alexandra Gros, Amos W. H. Lim, Victoria Hohendorf, Nicole White, Michael J. Eckert, Thomas J. McHugh, Szu‐Han Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesUniversity of California, IrvineBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesAlzheimer’s Research UKUniversity of Lethbridge
Mots-clésNoveltyNeuroscienceHippocampusHippocampal formationEncoding (memory)PsychologyFacilitationCognitionCognitive aging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to maintain relevant information on a daily basis is negatively impacted by aging. However, the neuronal mechanism manifesting memory persistence in young animals and memory decline in early aging is not fully understood. A novel event, when introduced around encoding of an everyday memory task, can facilitate memory persistence in young age but not in early aging. Here, we investigated in male rats how sub-regions of the hippocampus are involved in memory representation in behavioral tagging and how early aging affects such representation by combining behavioral training in appetitive delayed-matching-to-place tasks with the “cellular compartment analysis of temporal activity by fluorescence in situ hybridization” technique. We show that neuronal assemblies activated by memory encoding were also partially activated by novelty, particularly in the distal CA1 and proximal CA3 subregions in young male rats. In early aging, both encoding- and novelty-triggered neuronal populations were significantly reduced with a more profound effect in encoding neurons. Thus, memory persistence through novelty facilitation engages overlapping hippocampal assemblies as a key cellular signature, and cognitive aging is associated with underlying reduction in neuronal activation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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