NF1-cAMP signaling dissociates cell type–specific contributions of striatal medium spiny neurons to reward valuation and motor control
Notice bibliographique
Résumé
The striatum plays a fundamental role in motor learning and reward-related behaviors that are synergistically shaped by populations of D1 dopamine receptor (D1R)- and D2 dopamine receptor (D2R)-expressing medium spiny neurons (MSNs). How various neurotransmitter inputs converging on common intracellular pathways are parsed out to regulate distinct behavioral outcomes in a neuron-specific manner is poorly understood. Here, we reveal that distinct contributions of D1R-MSNs and D2R-MSNs towards reward and motor behaviors are delineated by the multifaceted signaling protein neurofibromin 1 (NF1). Using genetic mouse models, we show that NF1 in D1R-MSN modulates opioid reward, whereas loss of NF1 in D2R-MSNs delays motor learning by impeding the formation and consolidation of repetitive motor sequences. We found that motor learning deficits upon NF1 loss were associated with the disruption in dopamine signaling to cAMP in D2R-MSN. Restoration of cAMP levels pharmacologically or chemogenetically rescued the motor learning deficits seen upon NF1 loss in D2R-MSN. Our findings illustrate that multiplex signaling capabilities of MSNs are deployed at the level of intracellular pathways to achieve cell-specific control over behavioral outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».