Hippocampal ripples coincide with “up-state” and cortical spindles in Retrosplenial Cortex
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During NREM sleep hippocampal Sharp-wave ripples (SWR) events are thought to stabilize memory traces for long-term storage in downstream neocortical structures. Within the neocortex, Default Mode Network (DMN) areas interact preferentially with the hippocampus purportedly to consolidate those traces. Transient bouts of slow oscillations and sleep spindles in DMN areas are often observed around SWRs, suggesting that these two activities are related and that their interplay possibly contributes to memory consolidation. To investigate how SWRs interact with the DMN and spindles, we combined cortical wide-field voltage imaging, ECoG, and hippocampal LFP recordings in anesthetized and sleeping mice. Here we show that, during SWR, “up-states” and spindles reliably co-occur in a cortical subnetwork centered around the Retrosplenial cortex. Furthermore, Retrosplenial transient activations and spindles predict Slow Gamma oscillations in CA1 during SWRs. Together, our results suggest that Retrosplenial-hippocampal interaction may be a central source of information exchange between cortex and hippocampus.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».