The brain-derived neurotrophic factor Val66Met polymorphism is associated with reduced functional magnetic resonance imaging activity in the hippocampus and increased use of caudate nucleus-dependent strategies in a human virtual navigation task
Notice bibliographique
Résumé
Multiple memory systems are involved in parallel processing of spatial information during navigation. A series of studies have distinguished between hippocampus-dependent 'spatial' navigation, which relies on knowledge of the relationship between landmarks in one's environment to build a cognitive map, and habit-based 'response' learning, which requires the memorization of a series of actions and is mediated by the caudate nucleus. Studies have demonstrated that people spontaneously use one of these two alternative navigational strategies with almost equal frequency to solve a given navigation task, and that strategy correlates with functional magnetic resonance imaging (fMRI) activity and grey matter density. Although there is evidence for experience modulating grey matter in the hippocampus, genetic contributions may also play an important role in the hippocampus and caudate nucleus. Recently, the Val66Met polymorphism of the brain-derived neurotrophic factor (BDNF) gene has emerged as a possible inhibitor of hippocampal function. We have investigated the role of the BDNF Val66Met polymorphism on virtual navigation behaviour and brain activation during an fMRI navigation task. Our results demonstrate a genetic contribution to spontaneous strategies, where 'Met' carriers use a response strategy more frequently than individuals homozygous for the 'Val' allele. Additionally, we found increased hippocampal activation in the Val group relative to the Met group during performance of a virtual navigation task. Our results support the idea that the BDNF gene with the Val66Met polymorphism is a novel candidate gene involved in determining spontaneous strategies during navigation behaviour.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».