Sex-specific vasopressin signaling buffers stress-dependent synaptic changes in female mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In many species, social networks provide benefit for both the individual and the collective. In addition to transmitting information to others, social networks provide an emotional buffer for distressed individuals. Our understanding about the cellular mechanisms that contribute to buffering is poor. Stress has consequences for the entire organism, including a robust change in synaptic plasticity at glutamate synapses onto corticotropin-releasing hormone (CRH) neurons in the paraventricular nucleus of the hypothalamus (PVN). In females, however, this stress-induced metaplasticity is buffered by the presence of a naïve partner. This buffering may be due to discrete behavioral interactions, signals in the context in which the interaction occurs (i.e. olfactory cues), or it may be influenced by local signaling events in the PVN. Here, we show that local vasopressin (VP) signaling in PVN buffers the short-term potentiation (STP) at glutamate synapses after stress. This social buffering of metaplasticity, which requires the presence of another individual, was prevented by pharmacological inhibition of the VP 1a receptor in female mice. Exogenous VP mimicked the effects of social buffering and reduced STP in CRH PVN neurons from females but not males. These findings implicate VP as a potential mediator of social buffering in female mice. Significance Statement In many organisms, including rodents and humans, social groups are beneficial to overall health and well-being. Moreover, it is through these social interactions that the harmful effects of stress can be mitigated—a phenomenon known as social buffering. In the present study, we describe a critical role for the neuropeptide vasopressin in social buffering of synaptic metaplasticity in stress-responsive corticotropin-releasing hormone neurons in female mice. These effects of vasopressin do not extend to social buffering of stress behaviors, suggesting this is a very precise and local form of sex-specific neuropeptide signaling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».