Diminished pheromone‐induced sexual behavior in neurokinin‐1 receptor deficient (TACR1<sup>−/−</sup>) mice
Notice bibliographique
Résumé
Studies in mice with targeted deletions of tachykinin genes suggest that tachykinins and their receptors influence emotional behaviors such as aggression, depression and anxiety. Here, we investigated whether TAC1- and TAC4-encoded peptides (substance P and hemokinin-1, respectively) and the neurokinin-1 receptor (NK-1R) are involved in the modulation of sexual behaviors. Male mice deficient for the NK-1R (TACR1 (-/-)) exhibited decreased exploration of female urine in contrast to C57BL/6 control mice and mice deficient for NK-1R ligands such as TAC1 (-/-), TAC4 (-/-) and the newly generated TAC1 (-/-) /TAC4 (-/-) mice. In comparison to C57BL/6 mice, mounting frequency and duration were decreased in male TACR1 (-/-) mice, while mounting latency was increased. Decreased preference for sexual pheromones was also seen in female TACR1 (-/-) mice. Furthermore, administration of the NK-1R-antagonist L-703,606 decreased investigation of female urine by male C57BL/6 mice, suggesting an involvement of NK-1R in urine sniffing behavior. Our results provide evidence for the NK-1R in facilitating sexual approach behavior, as male TACR1 (-/-) mice exhibited blunted approach behavior toward females following the initial interaction compared with C57BL/6 mice. NK-1R signaling may therefore play an important role in pheromone-induced sexual behavior.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».