Serotonin promotes exploitation in complex environments by accelerating decision-making
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fast responses can provide a competitive advantage when resources are inhomogeneously distributed. The nematode Caenorhabditis elegans was shown to modulate locomotion on a lawn of bacterial food in serotonin (5-HT)-dependent manners. However, potential roles for serotonergic signaling in responding to food discovery are poorly understood. RESULTS: We found that 5-HT signaling in C. elegans facilitates efficient exploitation in complex environments by mediating a rapid response upon encountering food. Genetic or cellular manipulations leading to deficient serotonergic signaling resulted in gradual responses and defective exploitation of a patchy foraging landscape. Physiological imaging revealed that the NSM serotonergic neurons responded acutely upon encounter with newly discovered food and were key to rapid responses. In contrast, the onset of responses of ADF serotonergic neurons preceded the physical encounter with the food. The serotonin-gated chloride channel MOD-1 and the ortholog of mammalian 5-HT1 metabotropic serotonin receptors SER-4 acted in synergy to accelerate decision-making. The relevance of responding rapidly was demonstrated in patchy environments, where the absence of 5-HT signaling was detrimental to exploitation. CONCLUSIONS: Our results implicate 5-HT in a novel form of decision-making, demonstrate its fitness consequences, suggest that NSM and ADF act in concert to modulate locomotion in complex environments, and identify the synergistic action of a channel and a metabotropic receptor in accelerating C. elegans decision-making.
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 ».