Comparing behaviours induced by natural memory retrieval and optogenetic reactivation of an engram ensemble in mice
Notice bibliographique
Résumé
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'.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».