Brain-wide neuronal activation and functional connectivity are modulated by prior exposure to repetitive learning episodes
Notice bibliographique
Résumé
Memory storage and retrieval are shaped by past experiences. Prior learning and memory episodes have numerous impacts on brain structure from micro to macroscale. Previous experience with specific forms of learning increases the efficiency of future learning. It is less clear whether such practice effects on one type of memory might also have transferable effects to other forms of memory. Different forms of learning and memory rely on different brain-wide networks but there are many points of overlap in these networks. Enhanced structural or functional connectivity caused by one type of learning may be transferable to another type of learning due to overlap in underlying memory networks. Here, we investigated the impact of prior chronic spatial training on the task-specific functional connectivity related to subsequent contextual fear memory recall in mice. Our results show that mice exposed to prior spatial training exhibited decreased brain-wide activation compared to control mice during the retrieval of a context fear memory. With respect to functional connectivity, we observed changes in several network measures, notably an increase in global efficiency. Interestingly, we also observed an increase in network resilience based on simulated targeted node deletion. Overall, this study suggests that chronic learning has transferable effects on the functional connectivity networks of other types of learning and memory. The generalized enhancements in network efficiency and resilience suggest that learning itself may protect brain networks against deterioration.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».