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Enregistrement W4402401347 · doi:10.1101/2024.09.05.611474

Structured and unstructured reactivations during REM sleep are modulated by novel experiences

2024· preprint· en· W4402401347 sur OpenAlexaff
Jisoo Choi, James E. Carmichael, Sylvain Williams, Guillaume Etter

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)Unstructured dataComputer sciencePsychologyProgramming languageData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mammalian sleep alternates between rapid eye movement (REM) and non-REM (NREM) phases, each with distinct patterns of neural activity. The replay of waking experience during NREM sleep is a well-established substrate for memory consolidation, but whether comparable reactivation occurs during REM sleep has remained unclear, owing to the sparse firing that characterizes this state and the lack of robust methods for detecting replay within it. Here we combined calcium imaging with electrophysiology to monitor large populations of hippocampal CA1 neurons in mice and applied complementary analytical approaches to test for neural reactivation during REM sleep. We found that structured waking activity is re-expressed during REM sleep across a range of temporal organizations, from the reactivation of co-active cell assemblies to temporally ordered sequential replay. This reactivation was selectively shaped by the behavioral context of prior experience. Novel experience enhanced sequential replay and refined assembly composition, selectively reducing the participation of weakly contributing neurons; anxiogenic experience, by contrast, increased the frequency of assembly reactivation and reinforced the recruitment of strongly contributing neurons. REM sleep thus emerges as an active stage of memory processing that reorganizes recent experience according to its behavioral significance, engaging distinct operations for novel and for emotionally salient events. Significance statement Replay of waking neural activity during non-REM (NREM) sleep is strongly linked to memory consolidation, but technical and computational obstacles have left the role of REM sleep largely unresolved. Combining large-scale hippocampal recordings across wakefulness and REM sleep with complementary computational approaches, we show that REM sleep robustly reactivates activity patterns formed during awake experience. This reactivation is shaped by the behavioral context of the preceding experience, with novelty and anxiety engaging distinct forms. These findings identify REM sleep as an active brain state that engages distinct operations for novel and for emotionally salient experiences, offering new insight into how REM sleep may contribute to memory consolidation.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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