Anterior cingulate cortex and ventral tegmental area activity during cost-benefit decision-making following maternal immune activation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Schizophrenia is associated with deficits in memory, behavioural flexibility, and motivation, which can result in difficulties in decision-making. The anterior cingulate cortex (ACC) and ventral tegmental area (VTA) are two brain regions that are involved in decision-making, and display dysfunction in schizophrenia. We investigated ACC and VTA activity in the maternal immune activation (MIA) model of a schizophrenia risk factor. Control and MIA rats completed a cost-benefit decision-making task in a continuous T-maze, choosing between a high cost and high reward (HCHR), and a low cost and low reward (LCLR), option. A choice reversal occurred halfway through each session. Single unit activity in the ACC and local field potentials (LFPs) in the VTA were monitored. Overall, MIA and control rats made a similar proportion of HCHR and LCLR choices across the whole recording session, suggesting similar levels of motivation. However, MIA rats made different decisions than controls during periods of increased uncertainty. This appeared to reflect memory deficits and behavioural inflexibility. MIA animals displayed an increase in ACC activity associated with cost, an increase in synchrony of ACC neurons to the VTA theta oscillation, and a decrease in coherence in the delta frequency between the ACC and VTA. These changes suggest that MIA animals may be biased towards focussing on the cost rather than the benefits of the task, a change also seen in schizophrenia. Here, however, the MIA animals may be able to increase motivation to maintain behaviour despite this change.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».