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Enregistrement W3094071809 · doi:10.1101/2020.10.25.354209

Drug self-administration in head-restrained mice for simultaneous multiphoton imaging

2020· preprint· en· W3094071809 sur OpenAlexaff
Kelsey M. Vollmer, Elizabeth M. Doncheck, Roger I. Grant, Kion T. Winston, Elizaveta V Romanova, Christopher W Bowen, Preston N. Siegler, Ana‐Clara Bobadilla, Ivan Trujillo‐Pisanty, Peter W. Kalivas, James M. Otis

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensLangara College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceAddictionLimitingBiological neural networkNeuroplasticityDrugPsychologySelf-administrationMedicineComputer sciencePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Multiphoton microscopy is one of several new technologies providing unprecedented insight into the activity dynamics and function of neural circuits. Unfortunately, many of these technologies require experimentation in head-restrained animals, greatly limiting the behavioral repertoire that can be studied with each approach. This issue is especially evident in drug addiction research, as no laboratories have coupled multiphoton microscopy with simultaneous intravenous drug self-administration, the gold standard of behavioral paradigms for investigating the neural mechanisms of drug addiction. Such experiments would be transformative for addiction research as one could measure or perturb an array of behavior and drug-related adaptations in precisely defined neural circuit elements over time, including but not limited to dendritic spine plasticity, neurotransmitter release, and neuronal activity. Here, we describe a new experimental assay wherein mice self-administer drugs of abuse while head-restrained, allowing for simultaneous multiphoton imaging. We demonstrate that this approach enables longitudinal tracking of activity in single neurons from the onset of drug use to relapse. The assay can be easily replicated by interested labs for relatively little cost with readily available materials and can provide unprecedented insight into the neural underpinnings of substance use disorder.

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)0,001
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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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