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Enregistrement W2978286181 · doi:10.1016/j.celrep.2019.08.083

Dissecting the Roles of GABA and Neuropeptides from Rat Central Amygdala CRF Neurons in Anxiety and Fear Learning

2019· article· en· W2978286181 sur OpenAlexfundno aff
Matthew B. Pomrenze, Simone M. Giovanetti, Rajani Maiya, Adam G. Gordon, Lauren J Kreeger, Robert O. Messing

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismWestern UniversityNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésDynorphinNeurotensinNeuropeptideNeuroscienceAmygdalaEndocrinologyInternal medicinePopulationDynorphin AOxytocinPsychologyBiologyMedicineReceptorOpioid peptideOpioid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Central amygdala (CeA) neurons that produce corticotropin-releasing factor (CRF) regulate anxiety and fear learning. These CeA CRF neurons release GABA and several neuropeptides predicted to play important yet opposing roles in these behaviors. We dissected the relative roles of GABA, CRF, dynorphin, and neurotensin in CeA CRF neurons in anxiety and fear learning by disrupting their expression using RNAi in male rats. GABA, but not CRF, dynorphin, or neurotensin, regulates baseline anxiety-like behavior. In contrast, chemogenetic stimulation of CeA CRF neurons evokes anxiety-like behavior dependent on CRF and dynorphin, but not neurotensin. Finally, knockdown of CRF and dynorphin impairs fear learning, whereas knockdown of neurotensin enhances it. Our results demonstrate distinct behavioral roles for GABA, CRF, dynorphin, and neurotensin in a subpopulation of CeA neurons. These results highlight the importance of considering the repertoire of signaling molecules released from a given neuronal population when studying the circuit basis of behavior.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations98
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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