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Enregistrement W2902127597 · doi:10.1186/s13041-018-0416-1

Dual roles of anterior cingulate cortex neurons in pain and pleasure in adult mice

2018· article· en· W2902127597 sur OpenAlexafffund
Jing-Shan Lu, Qi‐Yu Chen, Si-Bo Zhou, Kaoru Inokuchi, Min Zhuo

Notice bibliographique

RevueMolecular Brain · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAnterior cingulate cortexCingulate cortexPsychologyNeuroscienceStimulationStimulus (psychology)Insular cortexPleasureCentral nervous systemCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human and animal studies indicate that some brain regions are activated during painful and pleasant situations, such as the anterior cingulate cortex (ACC). In the present study, we wanted to determine if some of the same neurons in the ACC may be activated by both pain and pleasure. We labeled neurons activated by two stimuli by using two immediate early genes (IEGs), Arc and Homer1a, and detected the intranuclear transcription of the IEG mRNA in situ. We found that there are double-labeling neurons in the ACC after the mice received pain and sexual attraction stimulation. The double-labeling ACC neurons were higher in male mice exposed to female mice (attractive stimulus) than the group exposed to male mice (normal stimulus). The IEG, which indicates the sexual attraction, were also higher in the female exposing group, while the IEG indicating pain showed no significant variance between two groups. Our findings suggest that ACC neurons play important roles in the process of both pain and pleasure.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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