Singing modulates parvalbumin interneurons throughout songbird forebrain vocal control circuitry
Notice bibliographique
Résumé
Across species, the performance of vocal signals can be modulated by the social environment. Zebra finches, for example, adjust their song performance when singing to females ('female-directed' or FD song) compared to when singing in isolation ('undirected' or UD song). These changes are salient, as females prefer the FD song over the UD song. Despite the importance of these performance changes, the neural mechanisms underlying this social modulation remain poorly understood. Previous work in finches has established that expression of the immediate early gene EGR1 is increased during singing and modulated by social context within the vocal control circuitry. Here, we examined whether particular neural subpopulations within those vocal control regions exhibit similar modulations of EGR1 expression. We compared EGR1 expression in neurons expressing parvalbumin (PV), a calcium buffer that modulates network plasticity and homeostasis, among males that performed FD song, males that produced UD song, or males that did not sing. We found that, overall, singing but not social context significantly affected EGR1 expression in PV neurons throughout the vocal control nuclei. We observed differences in EGR1 expression between two classes of PV interneurons in the basal ganglia nucleus Area X. Additionally, we found that singing altered the amount of PV expression in neurons in HVC and Area X and that distinct PV interneuron types in Area X exhibited different patterns of modulation by singing. These data indicate that throughout the vocal control circuitry the singing-related regulation of EGR1 expression in PV neurons may be less influenced by social context than in other neuron types and raise the possibility of cell-type specific differences in plasticity and calcium buffering.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».