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Enregistrement W2098266827 · doi:10.1177/0269881111400646

Increased risk-taking behavior in dopamine transporter knockdown mice: further support for a mouse model of mania

2011· article· en· W2098266827 sur OpenAlexaff
Jared W. Young, Jordy van Enkhuizen, Catharine A. Winstanley, Mark A. Geyer

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychopharmacology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoNational Institute of Mental HealthNational Alliance for Research on Schizophrenia and Depression
Mots-clésDopamine transporterManiaDopaminePsychologyGene knockdownBipolar disorderEndocrinologyInternal medicineNeuroscienceMedicineChemistryDopaminergicBiochemistryApoptosisCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reduced functioning of the dopamine transporter (DAT) has been linked to bipolar disorder (BD). Mice with reduced DAT functioning (knockdown, KD) exhibit a behavioral profile in the mouse Behavioral Pattern Monitor (BPM) consistent with patients with BD mania in the human BPM. Patients with BD also exhibit increased risk taking, which can be quantified using the Iowa Gambling Task (IGT). We hypothesized that DAT KD mice would exhibit increased risk-taking behavior in a novel mouse version of the IGT. DAT KD and wildtype (WT) littermates were trained in the mouse IGT. In session 1, KD mice initially made riskier choices, but later performed comparably to WT mice. Once trained to stable choice performance, DAT KD mice continued to exhibit a trend to choose the riskier options more than WT mice. Finally, we confirmed that these DAT KD mice also exhibited an exploratory profile in the BPM consistent with patients with BD mania, where risky choice behavior modestly correlated with specific exploration. These data demonstrate that DAT KD mice chose the riskier options more than WT mice, providing further support for the use of DAT KD mice as a model of BD mania.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations115
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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