Isoproterenol Increases CREB Phosphorylation and Olfactory Nerve–Evoked Potentials in Normal and 5-HT-Depleted Olfactory Bulbs in Rat Pups Only at Doses That Produce Odor Preference Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Norepinephrine (NE) and serotonin (5-HT) are important modulators of early odor preference learning. NE can act as an unconditioned stimulus (UCS), whereas 5-HT facilitates noradrenergic actions. In this study, we examined the phosphorylation of an important transcription factor, cAMP response element binding protein (CREB), which has been implicated in long-term-memory formation (McLean et al. 1999) during NE-induced odor preference learning in normal and olfactory bulb 5-HT-depleted rat pups. We also examined NE modulation of olfactory nerve-evoked field potentials (ON-EFPs) in anesthetized normal and bulbar 5-HT depleted pups. Systemic injection of 2 mg/kg isoproterenol (beta-adrenoceptor agonist) induced odor preference learning, enhanced pCREB expression in the olfactory bulbs at 10 min after odor pairing, and increased ON-EFPs in normal rat pups but not in bulbar 5-HT-depleted rat pups. A dose of 6 mg/kg isoproterenol, which was ineffective in modulating these measures in normal rat pups, induced odor preference learning, enhanced phosphorylated CREB (pCREB) expression, and increased ON-EFPs in bulbar 5-HT-depleted pups. These outcomes suggest that NE and 5-HT promote specific biochemical and electrophysiological changes that may critically underlie odor preference 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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle