Differentially Organized Top-Down Modulation of Prepulse Inhibition of Startle
Notice bibliographique
Résumé
Prepulse inhibition (PPI) of startle is the suppression of the startle reflex when a weaker sensory stimulus (the prepulse) shortly precedes the startling stimulus. PPI can be attentionally enhanced in both humans and laboratory animals. This study investigated whether the following three forebrain structures, which are critical for initial cortical processing of auditory signals, auditory fear conditioning/memories, and spatial attention, respectively, play a role in the top-down modulation of PPI in rats: the primary auditory cortex (A1), lateral nucleus of the amygdala (LA), and posterior parietal cortex (PPC). The results show that, under the noise-masking condition, PPI was enhanced by fear conditioning of the prepulse in a prepulse-specific manner, and the conditioning-induced PPI enhancement was further increased by perceptual separation between the conditioned prepulse and the noise masker. Reversibly blocking glutamate receptors in the A1 with 2 mm kynurenic acid eliminated both the conditioning-induced and perceptual separation-induced PPI enhancements. Blocking the LA eliminated the conditioning-induced but not the perceptual separation-induced PPI enhancement, and blocking the PPC specifically eliminated the perceptual separation-induced PPI enhancement. The two types of PPI enhancements were also eliminated by the extinction manipulation. Thus, the top-down modulation of PPI is differentially organized and depends on operations of various forebrain structures. Due to the fine-tuned modulation by higher-order cognitive processes, functions of PPI can be more flexible to complex environments. The top-down enhancements of PPI in rats are also useful for modeling some mental disorders, such as schizophrenia, attention deficit/hyperactivity disorder, and posttraumatic stress disorder.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».