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Enregistrement W2921658953 · doi:10.1038/s41598-019-40532-7

Prelimbic and infralimbic cortical inactivations attenuate contextually driven discriminative responding for reward

2019· article· en· W2921658953 sur OpenAlexafffund
Sadia Riaz, Pugaliya Puveendrakumaran, Dinat Khan, Sharon Yoon, Laurie Hamel, Rutsuko Ito

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésPsychologyDiscriminative modelNeuroscienceInfralimbic cortexCognitive psychologyComputer sciencePrefrontal cortexArtificial intelligenceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The infralimbic (IL) and prelimbic (PL) cortices of the medial prefrontal cortex (mPFC) have been shown to differentially control context-dependent behavior, with the PL implicated in the expression of contextually conditioned fear and drug-seeking, and the IL in the suppression of these behaviors. However, the roles of these subregions in contextually driven natural reward-seeking remain relatively underexplored. The present study further examined the functional dichotomy within the mPFC in the contextual control over cued reward-seeking, using a contextual biconditional discrimination (CBD) task. Rats were first trained to emit a nose poke response to the presentation of an auditory stimulus (e.g., X) for the delivery of sucrose reward, and to withhold a nose poke response to the presentation of another auditory stimulus (e.g., Y) in a context-specific manner (e.g. Context A: X+, Y-; Context B: X-, Y+). Following acquisition, rats received bilateral microinjections of GABA receptor agonists (muscimol and baclofen), or saline into the IL or PL, prior to a CBD training session and a probe test (under extinction conditions). Both IL and PL inactivation resulted in robust impairment in CBD performance, indicating that both subregions are involved in the processing of appetitively motivated contextual memories in reward-seeking.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations46
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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