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Enregistrement W2782840355 · doi:10.3389/fnint.2017.00041

Spatial Frequency Selectivity Is Impaired in Dopamine D2 Receptor Knockout Mice

2018· article· en· W2782840355 sur OpenAlexafffund
Bruno Oliveira Ferreira de Souza, Mira Abou Rjeili, Clémentine Quintana, Jean‐Martin Beaulieu, Christian Casanova

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Integrative Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésKnockout mouseDopamine receptor D2NeuroscienceDopamineReceptorBiologyChemistryInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dopamine is a neurotransmitter implicated in several brain functions, including vision. In the present study, we investigated the impacts of the lack of D2 dopamine receptors on the structure and function of the primary visual cortex (V1) of D2-KO mice using optical imaging of intrinsic signals. Retinotopic maps were generated in order to measure anatomo-functional parameters such as V1 shape, cortical magnification factor, scatter, and ocular dominance. Contrast sensitivity and spatial frequency selectivity (SF) functions were computed from responses to drifting gratings. When compared to control mice, none of the parameters of the retinotopic maps were affected by D2 receptor loss of function. While the contrast sensitivity function of D2-KO mice did not differ from their wild-type counterparts, SF selectivity function was significantly affected as the optimal SF and the high cut-off frequency (p<0.01) were higher in D2-KO than in WT mice. These findings show that the lack of function of D2 dopamine receptors had no influence on cortical structure whereas it had a significant impact on the spatial frequency selectivity and high cut-off. Taken together, our results suggest that D2 receptors play a specific role on the processing of spatial features in early visual cortex while they do not seem to participate in its development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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