The ram cichlid (Mikrogeophagus ramirezi) learns an associative task: a new fish species for memory research
Notice bibliographique
Résumé
Fish are the most species rich and evolutionarily oldest vertebrate taxon. This represents opportunities for biologists who intend to employ laboratory animals in their comparative or translational research. Yet, the overwhelming majority of such studies use a single fish species, the zebrafish, a suboptimal strategy from the comparative standpoint. Neuronal plasticity (learning and memory) is perhaps one of the most complex biological phenomena from a mechanistic standpoint, and thus its analysis could benefit from the use of evolutionarily ancient and simple vertebrate model organisms, i.e., fish species. However, learning & memory research with the zebrafish has been replete with problems. Here, we employ a novel fish species, the ram cichlid, we argue will be particularly appropriate for this purpose for practical as well as ethological/ecological reasons. First, we investigate whether the ram cichlid exhibits innate preference for certain colours (red, blue, yellow or green) in a four-choice task, the plus maze. Subsequently, we pair the apparently least preferred colour (green, the conditioned stimulus or CS) with food reward (the unconditioned stimulus, US) in the plus maze, a CS-US associative learning task. After eight pairing trials, we run a probe trial during which only the CS is presented. At this trial, we find significant preference to the CS, i.e., acquisition of memory of CS-US association. We argue that our proof-of-concept study demonstrating fast acquisition of CS-US association in the ram cichlid, coupled with the universal utility of some genome editing methods, will facilitate the mechanistic analysis of learning and memory.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».