Ventral Striatal Dopamine Increases following Hippocampal Sharp-Wave Ripples
Notice bibliographique
Résumé
Summary The reactivation of task-related hippocampal activity during sharp-wave ripples (SWRs), often expressed as sequential “replay,” is thought to contribute to behavior through both online and offline processes. During sleep and awake rest, replay supports memory consolidation, broadly defined as the updating and stabilization of knowledge structures for later use. During active task engagement, replay may also support decision-making through episodic memory retrieval and the generation of prospective scenarios 1–4 (but see 5 ). While disrupting SWR events impairs memory-guided behavior 6–9 and augmenting them enhances such behavior 10,11 , the neurophysiological mechanisms that enable replay to contribute to behavior remain unclear. Theories of replay-based learning posit the need for replay events to be followed by an evaluative signal. Dopamine (DA) is consistently associated with such teaching signals, particularly in the ventral striatum, where it reflects reward- and other prediction-error signals 12 . Although hippocampal activity can influence mesolimbic dopamine signaling 13–15 , whether SWRs are coupled to ventral striatal DA release is unknown. To address this, we simultaneously recorded dorsal CA1 local field potentials to detect SWRs and measured ventral striatal DA concentration using fiber photometry of the GRAB DA2m sensor 16 in freely moving mice. We found a significant increase in DA following SWRs. This coupling was more prominent during offline rest than during periods of immobility during behavior, and was stronger following longer and higher-power SWRs. These results reveal coupling between hippocampal SWRs and striatal dopamine, providing a potential candidate mechanism through which internally generated hippocampal activity could engage evaluative signals during offline memory processing.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».