A Conserved Mammalian Hippocampal Navigation Motif Reconfigured for Primate Vision
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spatial navigation requires the brain to continuously sample the external world while evaluating internal representations of space. In rodents, this process unfolds through alternating periods of locomotion and pauses. During pauses, hippocampal sharp-wave ripples (SWRs) rates increase, likely reflecting the broadcast of spatial memories that guide navigation. Whether similar dynamics govern navigation in primates remains unknown. Here, we recorded hippocampal activity in freely moving marmosets navigating a 3D maze. Like rodents, marmosets alternated between locomotion and pauses. However, pauses were long and showed an increase in SWR rates relative to locomotion. SWRs were most prominent when animals maintained stable head orientations toward rewarded locations and were reduced during rapid exploratory head movements. SWR rates further increased when spatial memories were used to guide navigation. Our findings reveal a phylogenetically conserved motif linking behavioral states during spatial navigation to hippocampal SWR dynamics across mammals and show how primate visual specializations have adapted this motif to support vision-guided navigation. Significance Statement Our results reveal a phylogenetically conserved hippocampal navigation motif that has persisted despite major evolutionary changes in mammalian sensory ecology. Across species, navigation alternates between external exploration and internal evaluation, with SWRs marking periods of memory-guided computation. However, primate evolution reshaped the behavioral expression of this motif by coupling it to active visual sampling, gaze control, and foveal inspection of landmarks. Thus, evolution appears to have preserved a core hippocampal algorithm for navigation while adapting its sensory inputs and behavioral context to the demands of diurnal, vision-guided life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».