It is widely believed that the brain processes information and stores memories by modifying and stabilizing synaptic connections between neurons. In experimental models of synaptic plasticity, such as long-term potentiation (LTP), the stabilization of changes in synaptic strength requires rapid de novo RNA and protein synthesis. Candidate genes, which could underlie activity-dependent plasticity, have been identified on the basis of their rapid induction in brain neurons. Immediate-early genes (IEGs) are induced in hippocampal neurons by high-frequency electrical stimulation that induces LTP and by behavioral training that results in long-term memory (LTM) formation. Here, we investigated the role of the IEG Arc (also termed Arg3.1) in hippocampal plasticity. Arc protein is known to be enriched in dendrites of hippocampal neurons where it associates with cytoskeletal proteins (Lyford et al., 1995). Arc is also notable in that its mRNA and protein accumulate in dendrites at sites of recent synaptic activity (Steward et al., 1998). We used intrahippocampal infusions of antisense oligodeoxynucleotides to inhibit Arc protein expression and examined the effect of this treatment on both LTP and spatial learning. Our studies show that disruption of Arc protein expression impairs the maintenance phase of LTP without affecting its induction and impairs consolidation of LTM for spatial water task training without affecting task acquisition or short-term memory. Thus, Arc appears to play a fundamental role in the stabilization of activity-dependent hippocampal plasticity.

Neuronal immediate-early gene (IEG) expression is regulated by synaptic activity and plays an important role in the neuroplastic mechanisms critical to memory consolidation. IEGs can be divided into two functional classes: (1) regulatory transcription factors (RTFs), which can broadly influence cell function depending on the “downstream” genes they regulate, and (2) “effector” proteins, which may directly modulate specific cellular functions. The objective of the current study was to determine whether the expression of an effector IEG ( Arc ) was similar to, or different from, that of two well characterized RTF IEGs (c- fos and zif268 ) after learning. IEG RNA levels from rats trained in spatial and nonspatial water tasks were determined using RNase protection assays and in situ hybridization. Overall, the regulation of the three IEGs was similar in the hippocampus and the entorhinal and primary visual cortices. Consequently, IEG RNA levels were positively correlated within a structure. By contrast, Arc and zif268 RNA levels were not correlated or only weakly correlated across structures, although c- fos RNA levels were moderately correlated across structures. Arc RNA expression differed from that of zif268 and c- fos in two regards: (1) hippocampal Arc RNA levels were correlated with learning of the hippocampal-dependent spatial, but not hippocampal-independent cued response, water task, and (2) Arc RNA levels in the hippocampus and entorhinal cortex increased after spatial reversal learning relative to an asymptotic performance group. Thus, although the expression of Arc , zif268 , and c- fos exhibited many similarities, Arc was most responsive to differences in behavioral task demands.

Competition between neurons is necessary for refining neural circuits during development and may be important for selecting the neurons that participate in encoding memories in the adult brain. To examine neuronal competition during memory formation, we conducted experiments with mice in which we manipulated the function of CREB (adenosine 3′,5′-monophosphate response element–binding protein) in subsets of neurons. Changes in CREB function influenced the probability that individual lateral amygdala neurons were recruited into a fear memory trace. Our results suggest a competitive model underlying memory formation, in which eligible neurons are selected to participate in a memory trace as a function of their relative CREB activity at the time of learning.

Extensive evidence suggests that long term memory (LTM) formation is dependent on the activation of neuronal second messenger systems and requires protein synthesis. The cAMP response element binding protein (CREB) is a constitutively expressed regulatory transcription factor that couples changes in second messenger levels to changes in cellular transcription. Several recent studies suggest that CREB and related transcription factors regulate gene expression necessary for neuronal plasticity and LTM. However, the role of CREB, within defined mammalian brain structures, in mediating the cellular events underlying LTM formation has not been investigated. We examined whether CREB-mediated transcription within the dorsal hippocampus is critical to LTM consolidation of water maze spatial training, which is known to depend on dorsal hippocampal function. Pretraining infusions of antisense oligodeoxynucleotides (ODN) directed against CREB mRNA were used to disrupt hippocampal CREB protein levels in adult rats. Control groups received pretraining infusions of ODN of the same base composition but in a randomized order (scrambled ODN) or buffer. Task acquisition and memory up to 4 h (i.e., short term memory) were similar in CREB antisense ODN and control groups. In contrast, CREB antisense ODN-infused rats exhibited significantly impaired memory 48 h later (i.e., LTM). Moreover, administration of antisense ODN 1 day after training did not affect subsequent retention performance. These findings provide the first evidence that CREB-mediated transcription is integral to hippocampal-dependent memory consolidation processes.

Understanding how the hippocampus processes information critical for establishing spatial and declarative memories will benefit greatly from determining not only what kind of information the hippocampus registers, but also how this information is processed across the different hippocampal subfields. We addressed this question using a novel immediate-early gene-based brain-imaging method ( Arc / H1a catFISH) that allows comparisons of neuronal ensembles activated by two experiences separated by ∼30 min. Rats exposed to the same environment twice activated CA3 and CA1 ensembles with a similarly high degree of overlap. Changing the identity or configuration of local cues, or changing distal cues, activated CA3 and CA1 ensembles with reduced overlap. Yet, the overlap was greater in CA3 than in CA1. In contrast, rats exposed to two completely different environments activated CA3 and CA1 ensembles with low overlap, and this overlap was even lower in CA3 compared with CA1. Thus, CA3 has a discontinuous, whereas CA1 has a graded, population response to alterations of an environment. Additionally, as indicated by the percentage of active neurons, the context representation was more sparse in CA3 (∼18%) than in CA1 (∼35%). Finally, CA3 and CA1 activity levels were not correlated within a session, arguing against a simple coactivation of these regions. Instead, the within-rat ratio of CA3/CA1 cell activity was correlated across sessions, suggesting that the balance of CA3/CA1 activity is individual specific. Taken together, these findings suggest that CA3 and CA1 neuronal ensembles perform distinct, yet complementary, functions in the processing of spatial and contextual information.

HippocampusVolume 15, Issue 5 p. 579-586 Research Article Sparse, environmentally selective expression of Arc RNA in the upper blade of the rodent fascia dentata by brief spatial experience M.K. Chawla, M.K. Chawla Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, ArizonaSearch for more papers by this authorJ.F. Guzowski, J.F. Guzowski Department of Neurosciences, University of New Mexico, Health Sciences Center, Albuquerque, New MexicoSearch for more papers by this authorV. Ramirez-Amaya, V. Ramirez-Amaya Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, ArizonaSearch for more papers by this authorP. Lipa, P. Lipa Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, ArizonaSearch for more papers by this authorK.L. Hoffman, K.L. Hoffman Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, ArizonaSearch for more papers by this authorL.K. Marriott, L.K. Marriott Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, ArizonaSearch for more papers by this authorP.F. Worley, P.F. Worley Departments of Neuroscience and Neurology, Johns Hopkins University, Baltimore, MarylandSearch for more papers by this authorB.L. McNaughton, B.L. McNaughton Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, Arizona Department of Psychology, University of Arizona, Tucson, Arizona Department of Physiology, University of Arizona, Tucson, ArizonaSearch for more papers by this authorC.A. Barnes, Corresponding Author C.A. Barnes carol@nsma.arizona.edu Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, Arizona Department of Physiology, University of Arizona, Tucson, Arizona Department of Neurology, University of Arizona, Tucson, ArizonaLife Sciences North Bldg., Rm. 384, University of Arizona, Tucson, AZ 85724Search for more papers by this author M.K. Chawla, M.K. Chawla Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, ArizonaSearch for more papers by this authorJ.F. Guzowski, J.F. Guzowski Department of Neurosciences, University of New Mexico, Health Sciences Center, Albuquerque, New MexicoSearch for more papers by this authorV. Ramirez-Amaya, V. Ramirez-Amaya Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, ArizonaSearch for more papers by this authorP. Lipa, P. Lipa Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, ArizonaSearch for more papers by this authorK.L. Hoffman, K.L. Hoffman Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, ArizonaSearch for more papers by this authorL.K. Marriott, L.K. Marriott Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, ArizonaSearch for more papers by this authorP.F. Worley, P.F. Worley Departments of Neuroscience and Neurology, Johns Hopkins University, Baltimore, MarylandSearch for more papers by this authorB.L. McNaughton, B.L. McNaughton Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, Arizona Department of Psychology, University of Arizona, Tucson, Arizona Department of Physiology, University of Arizona, Tucson, ArizonaSearch for more papers by this authorC.A. Barnes, Corresponding Author C.A. Barnes carol@nsma.arizona.edu Arizona Research Laboratories Division of Neural Systems, Memory & Aging, University of Arizona, Tucson, Arizona Department of Physiology, University of Arizona, Tucson, Arizona Department of Neurology, University of Arizona, Tucson, ArizonaLife Sciences North Bldg., Rm. 384, University of Arizona, Tucson, AZ 85724Search for more papers by this author First published: 26 May 2005 https://doi.org/10.1002/hipo.20091Citations: 245AboutPDF ToolsRequest permissionExport citationAdd to favoritesTrack citation ShareShare Give accessShare full text accessShare full-text accessPlease review our Terms and Conditions of Use and check box below to share full-text version of article.I have read and accept the Wiley Online Library Terms and Conditions of UseShareable LinkUse the link below to share a full-text version of this article with your friends and colleagues. Learn more.Copy URL Share a linkShare onFacebookTwitterLinked InRedditWechat Abstract After a spatial behavioral experience, hippocampal CA1 pyramidal cells express the activity-regulated, immediate early gene Arc in an environment-specific manner, and in similar proportions (˜40%) to cells exhibiting electrophysiologically recorded place fields under similar conditions. Theoretical accounts of the function of the fascia dentata suggest that it plays a role in pattern separation during encoding. The hypothesis that the dentate gyrus (DG) uses a sparse, and thus more orthogonal, coding scheme has been supported by the observation that, while granule cells do exhibit place fields, most are silent in a given environment. To quantify the degree of sparsity of DG coding and its corresponding ability to generate distinct environmental representations, behaviorally induced Arc expression was assessed using in situ hybridization coupled with confocal microscopy. The proportion of Arc+ cells in the “upper blade” of the fascia dentata (i.e., the portion that abuts CA1) increased in an environment-specific fashion, approximately 4-fold above cage-control activity, after behavioral exploration. Surprisingly, cells in the lower blade of the fascia dentata, which are capable of expressing Arc following electrical stimulation, exhibited virtually no behaviorally-induced Arc expression. This difference was confirmed using “line scan” analyses, which also revealed no patterns or gradients of activity along the upper blade of the DG. The expression of Arc in the upper blade was quantitatively similar after exploring familiar or novel environments. When animals explored two different environments, separated by 20 min, a new group of cells responded to the second environment, whereas two separated experiences in the same environment did not activate a new set of granular cells. Thus, granule cells generate distinct codes for different environments. These findings suggest differential contribution of upper and lower blade neurons to plastic networks and confirm the hypothesis that the DG uses sparse coding that may facilitate orthogonalization of information. © 2005 Wiley-Liss, Inc. Citing Literature Volume15, Issue52005Pages 579-586 RelatedInformation

Summary In vivo calcium imaging enables simultaneous recording of large neuronal ensembles while engaged in operations such as learning and memory. However, such in vivo optical recordings are typically subject to motion artifact and background contamination from neurons and blood vessels. Further, population cell tracking across multiple recordings is complicated by non-rigid transformation induced by cell movements and field shifts. We introduce the novel method SCOUT for Single-Cell SpatiOtemporal LongitUdinal Tracking, consisting of two crucial parts: (1) imposition of spatial constraints on neuronal footprints extracted from individual optical recordings to improve ROI selection and eliminate false discoveries, and (2) application of a predictor-corrector, using spatiotemporal correlation of extracted neurons across sessions, for population cell tracking across multiple sessions. SCOUT empirically outperforms current methods for cell extraction and tracking in long-term multi-session imaging experiments across multiple brain regions. Application of this method allows for robust longitudinal analysis of contextual discrimination associated neural ensemble dynamics in the hippocampus up to 60 days.