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Enregistrement W4399505379 · doi:10.1098/rstb.2023.0227

Comparing behaviours induced by natural memory retrieval and optogenetic reactivation of an engram ensemble in mice

2024· article· en· W4399505379 sur OpenAlexafffund
Sungmo Park, Sang Yoon Ko, Paul W. Frankland, Sheena A. Josselyn

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionNational Institute of Mental HealthCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain Canada
Mots-clésEngramOptogeneticsRecallPsychologyNeuroscienceSensory systemFear conditioningCognitive psychologyAmygdala

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Memories are thought to be stored within sparse collections of neurons known as engram ensembles. Neurons active during a training episode are allocated to an engram ensemble ('engram neurons'). Memory retrieval is initiated by external sensory or internal cues present at the time of training reactivating engram neurons. Interestingly, optogenetic reactivation of engram ensemble neurons alone in the absence of external sensory cues is sufficient to induce behaviour consistent with memory retrieval in mice. However, there may exist differences between the behaviours induced by natural retrieval cues or artificial engram reactivation. Here, we compared two defensive behaviours (freezing and the syllable structure of ultrasonic vocalizations, USVs) induced by sensory cues present at training (natural memory retrieval) and optogenetic engram ensemble reactivation (artificial memory retrieval) in a threat conditioning paradigm in the same mice. During natural memory recall, we observed a strong positive correlation between freezing levels and distinct USV syllable features (characterized by an unsupervised algorithm, MUPET (Mouse Ultrasonic Profile ExTraction)). Moreover, we observed strikingly similar behavioural profiles in terms of freezing and USV characteristics between natural memory recall and artificial memory recall in the absence of sensory retrieval cues. Although our analysis focused on two behavioural measures of threat memory (freezing and USV characteristics), these results underscore the similarities between threat memory recall triggered naturally and through optogenetic reactivation of engram ensembles. This article is part of a discussion meeting issue 'Long-term potentiation: 50 years on'.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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