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Enregistrement W2928301949 · doi:10.3389/fnbeh.2019.00065

Monoamines, Insulin and the Roles They Play in Associative Learning in Pond Snails

2019· review· en· W2928301949 sur OpenAlexaff
Yuki Totani, Hitoshi Aonuma, Akira Oike, Takayuki Watanabe, Dai Hatakeyama, Manabu Sakakibara, Ken Lukowiak, Etsuro Ito

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Behavioral Neuroscience · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesWaseda University
Mots-clésLymnaea stagnalisMonoamine neurotransmitterLymnaeaNeuroscienceAssociative learningTaste aversionPsychologyLong-term memoryConditioningBiologySnailTasteSerotoninEcologyCognitionMathematicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molluscan gastropods have long been used for studying the cellular and molecular mechanisms underlying learning and memory. One such gastropod, the pond snail Lymnaea stagnalis, exhibits long-term memory following both classical and operant conditioning. Using Lymnaea, we have successfully elucidated cellular mechanisms of learning and memory utilizing an aversive classical conditioning procedure, conditioned taste aversion (CTA). Here, we present the behavioral changes following CTA training and show that the memory score depends on the duration of food deprivation. Then, we describe the relationship between the memory scores and the monoamine contents of the central nervous system (CNS). A comparison of learning capability in two different strains of Lymnaea as well as the F1 cross from the two strains presents how the memory scores are correlated in these populations with monoamine contents. Overall, when the memory scores are better, the monoamine contents of the CNS are lower. We also found that as the insulin content of the CNS decreases so does the monoamine contents which are correlated with higher memory scores. The present review deepens the relationship between monoamine and insulin contents with the memory score.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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