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Enregistrement W1509880157 · doi:10.1523/jneurosci.23-11-04760.2003

Early Odor Preference Learning in the Rat: Bidirectional Effects of cAMP Response Element-Binding Protein (CREB) and Mutant CREB Support a Causal Role for Phosphorylated CREB

2003· article· en· W1509880157 sur OpenAlexafffund
Qi Yuan, Carolyn W. Harley, Andrea Darby‐King, Rachael L. Neve, John H. McLean

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCREBOdorCyclic AMP Response Element-Binding ProteinMutantPhosphorylationNeurosciencePsychologyCell biologyChemistryBiologyBiochemistryTranscription factorGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early odor preference learning in rats is associated with increases of phosphorylated CREB (pCREB) in mitral cells of the olfactory bulb. In the present study, herpes simplex virus expressing CREB (HSV-CREB) and dominant-negative mutant CREB (HSV-mCREB) have been injected into the bulb to assess a causal role for CREB and pCREB in this model. Odor paired with stroking or with the beta-adrenoceptor agonist isoproterenol produces odor approach 24 hr later. Isoproterenol-induced learning exhibits an inverted U curve dose-dependent learning relationship with both low and high doses failing to produce learning. pCREB increases have only been seen at the learning effective dose. In the present study, injection of an HSV vector expressing mutant CREB into the olfactory bulb prevented learning induced by stroking. Control HSV expressing LacZ was without effect. Expression of mutant CREB shifted the dose-learning curve for isoproterenol to the right such that a higher dose was required to induce learning. Expression of CREB shifted the dose-learning curve for isoproterenol to the left, with a lower dose now producing learning. As expected from this shift, CREB overexpression interfered with learning induced by stroking. When learning occurred, with either CREB or mutant CREB, pCREB was observed to be elevated relative to the nonlearning LacZ control groups. Unexpectedly, with odor plus stroking in the nonlearning CREB group, the level of pCREB was also higher than with odor plus stroking in LacZ controls that did learn. The data demonstrate a causal role for CREB and pCREB in early mammalian odor preference learning, reinforcing CREB as a "universal" memory molecule. They support evidence that CREB overexpression can be deleterious and suggest the hypothesis of an optimal pCREB window for learning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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