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Enregistrement W3003257487 · doi:10.1038/s41467-020-14281-5

The anterior insular cortex unilaterally controls feeding in response to aversive visceral stimuli in mice

2020· article· en· W3003257487 sur OpenAlexafffund
Yu Wu, Changwan Chen, Ming Chen, Kai Qian, Xinyou Lv, Haiting Wang, Lina Yu, Min Zhuo, Shuang Qiu

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesZhejiang UniversityCanadian Institutes of Health ResearchChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaFondation Brain Canada
Mots-clésHyperactivationInsular cortexHypothalamusNeuroscienceAnorexiaCortex (anatomy)Lateral hypothalamusAversive StimulusPathologicalBiologyPsychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reduced food intake is common to many pathological conditions, such as infection and toxin exposure. However, cortical circuits that mediate feeding responses to these threats are less investigated. The anterior insular cortex (aIC) is a core region that integrates interoceptive states and emotional awareness and consequently guides behavioral responses. Here, we demonstrate that the right-side aIC CamKII + (aIC CamKII ) neurons in mice are activated by aversive visceral signals. Hyperactivation of the right-side aIC CamKII neurons attenuates food consumption, while inhibition of these neurons increases feeding and reverses aversive stimuli-induced anorexia and weight loss. Similar manipulation at the left-side aIC does not cause significant behavioral changes. Furthermore, virus tracing reveals that aIC CamKII neurons project directly to the vGluT2 + neurons in the lateral hypothalamus (LH), and the right-side aIC CamKII -to-LH pathway mediates feeding suppression. Our studies uncover a circuit from the cortex to the hypothalamus that senses aversive visceral signals and controls feeding 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations81
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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