Ensembles and engrams in mouse cortical and sub-thalamic brain regions supporting context and memory recall
Notice bibliographique
Résumé
Associative learning supports learning about outcomes associated with contexts and cues. During learning, cellular ensembles that become active can be incorporated into a memory engram and later reactivated to support memory recall. Studies exploring engram formation and reactivation have primarily used contextual conditioning in mice and made little distinction between engrams encoding contextual information versus cue-associated learning and recall. Furthermore, often missing in such analyses is exploration of sex differences in engram profiles. Using auditory fear conditioning and activity-dependent tagging in mice, we set out to disaggregate context-associated engrams from those associated with learning and recall while also profiling potential sex differences. Specifically, we quantified cellular activity during context exposure, fear recall, extinction training, and extinction recall in cortical and subthalamic brain regions supporting learning and memory. We found that male mice had larger ensembles of cells active in the infralimbic prefrontal cortex (IL-PFC) during context exposure while female mice recalling a fear memory had a significantly greater proportion of cells that were active in the IL-PFC independent of context. Across sexes, we found greater reactivation of extinction engrams in the IL-PFC compared to contextual engrams. While we found ensembles and engrams in the prelimbic prefrontal cortex (PL-PFC) and zona incerta (ZI), no sex differences were noted in these regions. These results not only emphasize that there is a distinction to be made between ensembles and engrams encoding contextual information from those encoding cue-associated learning and recall, but also highlight sex differences in ensemble and engram allocation.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».