Fos ensembles encode and shape stable spatial maps in the hippocampus

海马结构 海马体 编码 神经科学 放置单元格 英语 即刻早期基因 编码(内存) 运动前神经元活动 功能(生物学) 生物 基因 基因表达 细胞生物学 遗传学
作者
Noah L Pettit,Ee-Lynn Yap,Michael E. Greenberg,Christopher D. Harvey
出处
期刊:Nature [Springer Nature]
卷期号:609 (7926): 327-334 被引量:28
标识
DOI:10.1038/s41586-022-05113-1
摘要

In the hippocampus, spatial maps are formed by place cells while contextual memories are thought to be encoded as engrams1-6. Engrams are typically identified by expression of the immediate early gene Fos, but little is known about the neural activity patterns that drive, and are shaped by, Fos expression in behaving animals7-10. Thus, it is unclear whether Fos-expressing hippocampal neurons also encode spatial maps and whether Fos expression correlates with and affects specific features of the place code11. Here we measured the activity of CA1 neurons with calcium imaging while monitoring Fos induction in mice performing a hippocampus-dependent spatial learning task in virtual reality. We find that neurons with high Fos induction form ensembles of cells with highly correlated activity, exhibit reliable place fields that evenly tile the environment and have more stable tuning across days than nearby non-Fos-induced cells. Comparing neighbouring cells with and without Fos function using a sparse genetic loss-of-function approach, we find that neurons with disrupted Fos function have less reliable activity, decreased spatial selectivity and lower across-day stability. Our results demonstrate that Fos-induced cells contribute to hippocampal place codes by encoding accurate, stable and spatially uniform maps and that Fos itself has a causal role in shaping these place codes. Fos ensembles may therefore link two key aspects of hippocampal function: engrams for contextual memories and place codes that underlie cognitive maps.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
英姑应助从容问雁采纳,获得10
刚刚
刚刚
暖秋发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
原野小年完成签到,获得积分10
2秒前
稳重蜗牛完成签到,获得积分10
2秒前
帅气书白完成签到,获得积分10
3秒前
edtaa发布了新的文献求助10
3秒前
DamonChen发布了新的文献求助10
3秒前
无心的砖家完成签到,获得积分10
3秒前
落后十八发布了新的文献求助20
3秒前
sheep完成签到,获得积分10
3秒前
SciGPT应助雨雨雨采纳,获得10
4秒前
直率诗柳完成签到,获得积分10
4秒前
刚国忠完成签到,获得积分20
4秒前
屈昭阳完成签到,获得积分20
4秒前
Lawenced发布了新的文献求助10
5秒前
何文发布了新的文献求助10
6秒前
尤寄风发布了新的文献求助10
6秒前
悬夜发布了新的文献求助10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
Sunny完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
每天一篇文献的小王完成签到 ,获得积分10
10秒前
一十六完成签到,获得积分10
10秒前
aikeyan完成签到,获得积分10
10秒前
我是老大应助L山间葱采纳,获得10
11秒前
11秒前
波风水门pxf完成签到,获得积分10
11秒前
小俊完成签到,获得积分10
12秒前
悬夜完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
狗不理发布了新的文献求助10
13秒前
edtaa发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
lewis17发布了新的文献求助10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
Encyclopedia of Agriculture and Food Systems Third Edition 2000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
Pharmacology for Chemists: Drug Discovery in Context 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5608504
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4693127
关于积分的说明 14876947
捐赠科研通 4717761
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2544250
邀请新用户注册赠送积分活动 1509316
关于科研通互助平台的介绍 1472836