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Enregistrement W4389304051 · doi:10.1101/2023.12.01.569628

Intermediate CA1 is Required for Object-in-Place Recognition Memory in Mice

2023· preprint· en· W4389304051 sur OpenAlexafffund
Arely Cruz-Sanchez, Mehreen Inayat, Parjanya Parikh, Ryan Appings, Francesca Violi, Maithé Arruda-Carvalho

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto ScarboroughNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoUniversities Space Research Association
Mots-clésNeuroscienceHippocampusPrefrontal cortexHippocampal formationPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Object (grammar)Identity (music)Autism spectrum disorderSpatial memorySemantic memoryRecognition memoryAssociation (psychology)Cognitive psychologyAutismWorking memoryComputer scienceCognitionDevelopmental psychologyArtificial intelligencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many behaviors that are essential for survival, such as retrieving food, finding shelter and locating predator cues, rely on forming effective associations between the identity and location of spatial elements. This identity-location association is commonly assessed in rodents using spontaneous object-in-place (OiP) recognition memory tasks. OiP recognition memory deficits are seen in autism spectrum disorder, schizophrenia, and are used to detect early onset of Alzheimer’s disease. These deficits are replicated in animal models of neurodevelopmental, neurodegenerative and chromosomal disorders. Mouse models have been widely adopted in behavioral and systems neuroscience research for their ease of genetic manipulations, and yet very few studies have successfully assessed OiP recognition memory or its neural correlates in mice. To address this limitation, we first established that adult C57/129J and C57BL/6J male and female mice are able to successfully perform the two-object, but not the four-object version of the spontaneous OiP recognition task, with retention intervals of five minutes and one hour. Next, using chemogenetic inhibition, we found that two-object OiP requires the activity of the intermediate CA1 (iCA1) subregion of the hippocampus, but not the medial prefrontal cortex or iCA1-medial prefrontal cortex connections. Our data identify hippocampal subregion specialization in the successful assessment of OiP recognition memory in mice, expanding our understanding of the neural basis of spatial memory processing. Significance Statement Associations between the identity and location of spatial elements (what-where associations), underlie essential behaviours such as finding food, locating shelter and safely navigating the environment. Deficits in identity-location processing occur in patients with neurodevelopmental and neurodegenerative disorders, and are replicated in rodent models using object-in-place (OiP) recognition tasks. While mice have emerged as a widely used animal model to study the biological mechanisms underlying these disorders, nothing is known about the neural substrates of OiP memory in mice. Here we have established and validated a robust experimental paradigm to assess OiP memory in mice, uncovering a specialized contribution of the hippocampal subregion intermediate CA1 to OiP performance and deepening our understanding of the neural signatures of spatial memory processing.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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