Fibronectin1‐Expressing Subicular Circuits Selectively Govern the Retrieval of Novel Object Recognition

神经科学 认知 编码 下托 计算机科学 谷氨酸的 编码(内存) AMPA受体 生物神经网络 对象(语法) 神经网络 视觉对象识别的认知神经科学 海马体 空间记忆 机制(生物学) 扫视 运动前神经元活动
作者
Fan Fei,Jiaying Shi,Jing Xi,Yixiang Xu,Shuye Ying,Xukun Fan,Wangjialu Lu,Zhisheng Li,Menghan Li,Yuxing Wang,Yu Wang,Li Cheng,Lin Yang,Lingyu Xu,Zhong Chen,Cenglin Xu,Yi Wang,Yi Wang
出处
期刊:Advanced Science [Wiley]
卷期号:13 (39): e16399-e16399 被引量:1
标识
DOI:10.1002/advs.202516399
摘要

ABSTRACT Novel object recognition (NOR), referring to the cognitive ability to differentiate familiar/novel objects, is a fundamental cognitive function essential for daily life. However, the mechanisms underlying the encoding of novel preference information remain incompletely understood. Here, we demonstrate that the fibronectin1‐expressing subiculum–entorhinal circuits selectively govern NOR retrieval. Subicular pyramidal neurons are able to differentiate between familiar and novel objects, and bidirectionally regulate the retrieval of NOR. At the circuit level, subicular–entorhinal projections, rather than those targeting the anterior nucleus of thalamus, mammillary bodies or retrosplenial cortex, encode novel object preference and regulate NOR retrieval. Importantly, fibronectin1 is identified as a key functional molecular component expressing within this glutamatergic circuit, gates neuronal excitability by regulating the large conductance Ca 2+ ‐activated potassium channel, and selectively governs the NOR retrieval. These findings provide novel insights into the molecular and circuit‐level mechanisms of NOR and highlight potential therapeutic targets for cognitive disorders targeting fibronectin1‐expressing subicular circuits.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
1秒前
止咳宝完成签到,获得积分10
2秒前
Lucas应助爱吃土豆的柯基采纳,获得10
3秒前
科目三应助万全采纳,获得10
4秒前
科科完成签到,获得积分10
5秒前
田様应助foyefeng采纳,获得10
5秒前
7秒前
dsd完成签到,获得积分20
7秒前
跳跃的凌文完成签到 ,获得积分10
8秒前
iinni完成签到 ,获得积分10
9秒前
llmm发布了新的文献求助10
9秒前
lee应助来开卡丁车采纳,获得10
9秒前
11秒前
轻轻发布了新的文献求助10
12秒前
Tsin778完成签到 ,获得积分10
12秒前
13秒前
molihuakai应助随意采纳,获得10
15秒前
科研通AI6.4应助anmu采纳,获得10
16秒前
17秒前
YvesWang发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
18秒前
21秒前
Samming发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
123完成签到,获得积分20
23秒前
foyefeng发布了新的文献求助10
24秒前
27秒前
万全发布了新的文献求助10
27秒前
27秒前
28秒前
28秒前
123发布了新的文献求助10
29秒前
30秒前
33秒前
34秒前
honeypink发布了新的文献求助10
35秒前
35秒前
SGOM完成签到 ,获得积分10
36秒前
36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
化工安全与环保 1000
Autoparametric Resonance in Mechanical Systems 1000
基于锂离子电池正极材料回收的绿色溶剂开发及工程化应用研究 800
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 600
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7652973
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9224132
关于积分的说明 19812363
捐赠科研通 7218728
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3279082
关于科研通互助平台的介绍 2439752
邀请新用户注册赠送积分活动 2278221