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Enregistrement W4401246847 · doi:10.1126/sciadv.adn9815

Dentate gyrus ensembles gate context-dependent neural states and memory retrieval

2024· article· en· W4401246847 sur OpenAlexaff
Cesar A.O. Coelho, Andrew J. Mocle, Alex Jacob, Adam I. Ramsaran, Asim J. Rashid, Stefan Köhler, Sheena A. Josselyn, Paul W. Frankland

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchWestern UniversityUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésContext-dependent memoryContext (archaeology)Computer scienceDentate gyrusEncoding (memory)NeuroscienceCue-dependent forgettingCognitive psychologyPsychologyArtificial intelligenceHippocampusBiologyCognitionFree recall

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Memories of events are linked to the contexts in which they were encoded. This contextual linking ensures enhanced access to those memories that are most relevant to the context at hand, including specific associations that were previously learned in that context. This principle, referred to as encoding specificity, predicts that context-specific neural states should bias retrieval of particular associations over others, potentially allowing for the disambiguation of retrieval cues that may have multiple associations or meanings. Using a context-odor paired associate learning paradigm in mice, here, we show that chemogenetic manipulation of dentate gyrus ensembles corresponding to specific contexts reinstates context-specific neural states in downstream CA1 and biases retrieval toward context-specific associations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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