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Enregistrement W1607531583 · doi:10.1111/j.1460-9568.2012.08168.x

Insulin in the ventral tegmental area reduces hedonic feeding and suppresses dopamine concentration via increased reuptake

2012· article· en· W1607531583 sur OpenAlexafffund
Dmitry. M. Mebel, Jovi C. Y. Wong, Yifei Dong, Stephanie L. Borgland

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésVentral tegmental areaDopamineInsulinDopamine transporterInsulin receptorInternal medicineEndocrinologyDopamine Plasma Membrane Transport ProteinsReuptakeDopaminergicChemistryNeuroscienceInsulin resistanceBiologyMedicineReceptorSerotonin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mesolimbic dopamine (DA) signaling has been implicated in the incentive, reinforcing and motivational aspects of food intake. Insulin receptors are expressed on dopaminergic neurons of the ventral tegmental area (VTA), and insulin may act in the VTA to suppress feeding. However, the neural mechanisms underlying insulin effects in the VTA are poorly understood. Here, we measured the effects of insulin on evoked DA concentration in the VTA using fast-scan cyclic voltammetry. Insulin concentration-dependently reduced evoked somatodendritic DA in the VTA, requiring activation of phosphoinositol 3-kinase and mTOR signaling. Insulin depression of somatodendritic DA was abolished in the presence of a selective DA transporter (DAT) inhibitor, GBR 12909, as well as in VTA slices of DAT knockout mice, suggesting that insulin upregulated the number or function of DAT to reduce DA concentration. Finally, insulin administered to the VTA depressed sated feeding of sweetened high-fat food. Taken together, these results indicate that insulin depresses DA concentration in the VTA via increased reuptake of DA through DAT. Insulin-mediated decrease of DA in the VTA may suppress salience of food once satiety is reached.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations211
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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