Dopamine signaling modulates the stability and integration of intrinsic brain networks
Notice bibliographique
Résumé
Dopaminergic projections are hypothesized to stabilize neural signaling and neural representations, but how they shape regional information processing and large-scale network interactions remains unclear. Here we investigated effects of lowered dopamine levels on within-region temporal signal variability (measured by sample entropy) and between-region functional connectivity (measured by pairwise temporal correlations) in the healthy brain at rest. The acute phenylalanine and tyrosine depletion (APTD) method was used to decrease dopamine synthesis in 51 healthy participants who underwent resting-state functional MRI (fMRI) scanning. Functional connectivity and regional signal variability were estimated for each participant. Multivariate partial least squares (PLS) analysis was used to statistically assess changes in signal variability following APTD as compared to the balanced control treatment. The analysis captured a pattern of increased regional signal variability following dopamine depletion. Changes in hemodynamic signal variability were concomitant with changes in functional connectivity, such that nodes with greatest increase in signal variability following dopamine depletion also experienced greatest decrease in functional connectivity. Our results suggest that dopamine may act to stabilize neural signaling, particularly in networks related to motor function and orienting attention towards behaviorally-relevant stimuli. Moreover, dopaminedependent signal variability is critically associated with functional embedding of individual areas in large-scale networks.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».