Differential Involvement of the Agranular vs Granular Insular Cortex in the Acquisition and Performance of Choice Behavior in a Rodent Gambling Task
Notice bibliographique
Résumé
Substance-related and addictive disorders, in particular gambling disorder, are known to be associated with risky decision-making behavior. Several neuroimaging studies have identified the involvement of the insular cortex in decision-making under risk. However, the extent of this involvement remains unclear and the specific contributions of two distinct insular subregions, the rostral agranular (RAIC) and the caudal granular (CGIC), have yet to be examined. Animals were trained to perform a rat gambling task (rGT), in which subjects chose between four options that differed in the magnitude and probability of rewards and penalties. In order to address the roles of the RAIC and CGIC in established choice behavior, pharmacological inactivations of these two subregions via local infusions of GABA receptor agonists were performed following 30 rGT training sessions. The contribution made by the RAIC or CGIC to the acquisition of choice behavior was also determined by lesioning these areas before behavioral training. Inactivation of the RAIC, but not of the CGIC, shifted rats' preference toward options with greater reward frequency and lower punishment. Before rGT acquisition, lesions of the RAIC, but not the CGIC, likewise resulted in a higher preference for options with greater reward frequency and lower punishment, and this persisted throughout the 30 training sessions. Our results provide confirmation of the involvement of the RAIC in rGT choice behavior and suggest that the RAIC may mediate detrimental risky decision-making behavior, such as that associated with addiction and gambling disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».