Reactivation of encoding ensembles in the prelimbic cortex supports temporal associations
Notice bibliographique
Résumé
Fear conditioning is encoded by strengthening synaptic connections between the neurons activated by a conditioned stimulus (CS) and those activated by an unconditioned stimulus (US), forming a memory engram, which is reactivated during memory retrieval. In temporal associations, activity within the prelimbic cortex (PL) plays a role in sustaining a short-term, transient memory of the CS, which is associated with the US after a temporal gap. However, it is unknown whether the PL has only a temporary role, transiently representing the CS, or is part of the neuronal ensembles that support the retrieval, i.e., whether PL neurons support both transient, short-term memories and stable, long-term memories. We investigated neuronal ensembles underlying temporal associations using fear conditioning with a 5-s interval between the CS and US (CFC-5s). Controls were trained in contextual fear conditioning (CFC), in which the CS-US overlaps. We used Robust Activity Marking (RAM) to selectively manipulate PL neurons activated by CFC-5s learning and Targeted Recombination in Active Populations (TRAP2) mice to label neurons activated by CFC-5s learning and reactivated by memory retrieval in the amygdala, medial prefrontal cortex, hippocampus, perirhinal cortices (PER) and subiculum. We also computed their co-reactivation to generate correlation-based networks. The optogenetic reactivation or silencing of PL encoding ensembles either promoted or impaired the retrieval of CFC-5s but not CFC. CFC-5s retrieval reactivated encoding ensembles in the PL, PER, and basolateral amygdala. The engram network of CFC-5s had higher amygdala and PER centralities and interconnectivity. The same PL neurons support learning and stable associative memories.
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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 ».