BDNF, relative preference, and reward circuitry responses to emotional communication
Notice bibliographique
Résumé
Brain derived neurotrophic factor (BDNF) regulates neural development and synaptic transmission. We have tested the hypothesis that functional variation in the BDNF gene (Val66Met polymorphism, rs6265) affects brain reward circuitry encoding human judgment and decision-making regarding relative preference. We quantified relative preference among faces with emotional expressions (angry, fearful, sad, neutral, and happy) by a keypress procedure performed offline to measure effort traded for viewing time. Keypress-based relative preferences across the ensemble of faces were mirrored significantly by fMRI signal in the orbitofrontal cortex, amygdala, and hippocampus when passively viewing these faces. For these three brain regions, there was also a statistically significant group difference by BDNF genotype in the fMRI responses to the emotional expressions. In comparison with Val/Met heterozygotes, Val/Val individuals preferentially sought exposure to positive emotions (e.g., happy faces) and had stronger regional fMRI activation to aversive stimuli (e.g., angry, fearful, and sad faces). BDNF genotype accounted for approximately 30% of the variance in fMRI signal that mirrors keypress responses to these stimuli. This study demonstrates that functional allelic variation in BDNF modulates human brain circuits processing reward/aversion information and relative preference transactions.
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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 | 0,001 | 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 ».