Pharmacological investigations of a yohimbine–impulsivity interaction in rats
Notice bibliographique
Résumé
Both impulsivity and stress are risk factors for substance abuse, but it is not clear how these two processes interact to alter susceptibility for the disorder. The aim of this project was to examine the pharmacology of a stress-impulsivity interaction in rats. To do so, we tested the effects of yohimbine on impulsive action and then assessed whether behavioural changes could be reduced by antagonists at different receptor subtypes. Male Long-Evans rats were injected with various doses of yohimbine (0-5.0 mg/kg) before testing in the response-inhibition task. In subsequent experiments, yohimbine (2.5 mg/kg) was injected following pretreatment with the following receptor antagonists: corticotropin-releasing factor receptor 1, antalarmin (0-20 mg/kg); glucocorticoid, mifepristone (0-30 mg/kg); noradrenergic (NA) α1, prazosin (0-2 mg/kg); NA α2, guanfacine (0-0.5 mg/kg); NA β2, propranolol (0.5-2.0 mg/kg); dopamine D1/5, SCH 39166 (0-0.0625 mg/kg); μ opioid, naloxone (0-2 mg/kg); or 5-HT2A, M100907 (0.005-0.05 mg/kg). In all experiments, impulsive action was measured as increased premature responding. Yohimbine dose dependently increased impulsive action, but the effect was not reversed by antagonist pretreatment. None of the drugs altered any other behavioural measure. We conclude that stress-impulsivity interactions are likely mediated by a synergy of multiple neurotransmitter systems.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».