MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2158676115 · doi:10.1073/pnas.0608224104

Queen pheromone modulates brain dopamine function in worker honey bees

2007· article· en· W2158676115 sur OpenAlexaff
Kyle T. Beggs, Kelly A. Glendining, Nicola M. Marechal, Vanina Vergoz, Ikumi Nakamura, Keith N. Slessor, Alison R. Mercer

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesMarsden FundRoyal Society Te Apārangi
Mots-clésPheromoneDopamineSex pheromoneBiologyNeuroscienceOffspringHoney beeBiogenic amineZoologyNeurotransmitterEcologyGeneticsCentral nervous systemPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Honey bee queens produce a sophisticated array of chemical signals (pheromones) that influence both the behavior and physiology of their nest mates. Most striking are the effects of queen mandibular pheromone (QMP), a chemical blend that induces young workers to feed and groom the queen and primes bees to perform colony-related tasks. But how does this pheromone operate at the cellular level? This study reveals that QMP has profound effects on dopamine pathways in the brain, pathways that play a central role in behavioral regulation and motor control. In young worker bees, dopamine levels, levels of dopamine receptor gene expression, and cellular responses to this amine are all affected by QMP. We identify homovanillyl alcohol as a key contributor to these effects and provide evidence linking QMP-induced changes in the brain to changes at a behavioral level. This study offers exciting insights into the mechanisms through which QMP operates and a deeper understanding of the queen's ability to regulate the behavior of her offspring.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations181
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the National Academy of SciencesMême sujetInsect and Arachnid Ecology and BehaviorTravaux en français237 207