Retrosplenial cortex is necessary for spatial and non-spatial latent learning in mice
Retrosplenial cortex is necessary for spatial and non-spatial latent learning in mice
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压后皮质对于小鼠空间和非空间潜在学习是必需的
DOI：
10.1101/2021.07.21.453258
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bottura De Barros A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bottura De Barros A
当在没有外显强化的情况下，刺激之间形成关联时，就会发生潜在学习。传统上，啮齿动物的潜在学习与空间的内部模型的创建有关。然而，越来越多的证据表明内部模型在非空间决策中的作用。同样的大脑结构和过程是否支持通过潜在学习创建空间锚定或非空间内部模型，这是一个悬而未决的问题。为了解决这个问题，我们开发了一种新的操作性盒子任务，允许测试空间和非空间版本的风味为基础的感觉预处理范例。我们在不同的任务阶段使用精确的闭环光遗传学沉默来探索压后皮质（与空间认知和主观价值表征相关的大脑区域）在这项任务中的作用。我们表明，压后皮质是必要的空间和非空间潜伏学习小鼠。我们进一步证明，压后皮质的要求仅限于任务的预处理阶段。我们的研究结果提供了深入了解的特定作用，压后皮层在潜在的学习，表现出潜在的学习中发挥了一般的一部分，在创建内部模型，独立的空间锚，并提供了一个新的途径，研究基于模型的决策。
Latent learning occurs when associations are formed between stimuli in the absence of explicit reinforcement. Traditionally, latent learning in rodents has been associated with the creation internal models of space. However, increasing evidence points to roles of internal models also in non-spatial decision making. Whether the same brain structures and processes support the creation of spatially-anchored or non-spatial internal models via latent learning, is an open question. To address this question, we developed a novel operant box task that allows to test spatial and non-spatial versions of a flavour-based sensory preconditioning paradigm. We probed the role of the retrosplenial cortex, a brain area associated with spatial cognition and subjective value representation, in this task using precise, closed-loop optogenetic silencing during different task phases. We show that the retrosplenial cortex is necessary for both spatial and non-spatial latent learning in mice. We further demonstrate that the requirement of retrosplenial cortex is limited to the preconditioning phase of the task. Our results provide insight into the specific role of the retrosplenial cortex in latent learning, demonstrate that latent learning plays a general part in the creation of internal models, independent of spatial anchors, and provide a novel avenue for studying model-based decision making.
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