Prefrontal parvalbumin neurons facilitate the acquisition and performance of attention in mice
Notice bibliographique
Résumé
Parvalbumin (PV) expressing neurons are a subclass of inhibitory cells that strongly regulate the activity of local excitatory neurons. PV neurons are important for maintaining excitation balance in the cortex and are involved in generating synchronous high frequency neuron firing. In the prefrontal cortex (PFC), disrupting the activity of PV neurons is associated with various cognitive impairments. The goal of this study was to assess the role of prefrontal PV neurons during focused visual attention in mice. We used the touchscreen rodent continuous performance task, which allows us to study various aspects of attention, including sustained attention, impulsivity, and visual discrimination. In vivo calcium imaging revealed that PFC PV neurons display increased activity prior to responding to the correct stimulus that increases through training. In vivo optogenetics was used to inactivate PFC PV neurons, or stimulate these neurons at a high (30hz) or low (5hz) frequency during the response phase of the task. When PV neurons were either inactivated or stimulated at 5hz, the animals' ability to attend to a target image was significantly reduced. Alternatively, stimulating PV neurons at 30hz significantly improved the animal's ability to attend to and discriminate the correct image, demonstrating a frequency specific bi-directional effect of PV stimulation. We also observe that an animal's baseline performance (high or low) is predictive of whether optogenetic manipulation can impair or enhance task performance, respectively. This implies that the effectiveness of optogenetic stimulation on altering attention may depend on the baseline organization of PFC activity, and that animals with unoptimized PFC function can be improved by high frequency stimulation of PV neurons.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».