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Enregistrement W3000798056 · doi:10.3389/fnins.2019.01438

PET Imaging of Perceptual Learning-Induced Changes in the Aged Rodent Cholinergic System

2020· article· en· W3000798056 sur OpenAlexafffund
J. Miguel Cisneros-Franco, Patrice Voss, Min Su Kang, Maryse E. Thomas, Jonathan Côté, Karen Ross, Pierrette Gaudreau, David A. Rudko, Pedro Rosa‐Neto, Étienne de-Villers-Sidani

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNicotinic Acetylcholine Receptors Study
Établissements canadiensUniversité de MontréalQuebec Network for Research on AgingDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and MusicMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec-Société et CultureCentre for Research on Brain, Language and Music
Mots-clésCholinergicNeuroscienceVesicular acetylcholine transporterAcetylcholineCholinergic neuronPerceptionPsychologyGatingCognitionRadioligandMedicineInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cholinergic system functions as a gating mechanism that enhances attention and thus regulates adult neuroplasticity. Aging, however, is associated with a progressive degeneration of the cholinergic system that impairs the acquisition of skills acquired through learning or during functional recovery following neurological injury. Although cognitive training and perceptual learning have been shown to enhance auditory cortical processing, their specific impact on the cholinergic system remains unknown. Here we used [18F]-FEOBV, a positron-emission tomography (PET) radioligand that selectively binds to the vesicular acetylcholine transporter (VAChT), as a proxy to assess whether training on a perceptual task results in increased cholinergic neurotransmission. We show, for the first time, that perceptual learning is associated with region-specific changes in cholinergic neurotransmission detected by [18F]-FEOBV PET imaging, and corroborated with immunohistochemistry.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,435

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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