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Enregistrement W3197687848 · doi:10.1111/ejn.15431

The BDNF val66met polymorphism is associated with decreased use of landmarks and decreased fMRI activity in the hippocampus during virtual navigation

2021· article· en· W3197687848 sur OpenAlexafffund
Greg L. West, Kyoko Konishi, Kathleen MacDonald, Anjie Ni, Ridha Joober, Véronique D. Bohbot

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesInstitute of AgingNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFunctional magnetic resonance imagingPsychologyCaudate nucleusBrain-derived neurotrophic factorHippocampusSpatial memoryNeuroscienceNeuropsychologyNeurotrophic factorsWorking memoryMedicineCognitionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People can navigate in a new environment using multiple strategies dependent on different memory systems. A series of studies have dissociated between hippocampus-dependent 'spatial' navigation and habit-based 'response' learning mediated by the caudate nucleus. The val66met polymorphism of the brain-derived neurotrophic factor (BDNF) gene leads to decreased secretion of BDNF in the brain, including the hippocampus. Here, we aim to investigate the role of the BDNF val66met polymorphism on virtual navigation behaviour and brain activity in healthy older adults. A total of 139 healthy older adult participants (mean age = 65.8 ± 4.4 years) were tested in this study. Blood samples were collected, and BDNF val66met genotyping was performed. Participants were divided into two genotype groups: val homozygotes and met carriers. Participants were tested on virtual dual-solution navigation tasks in which they could use either a hippocampus-dependent spatial strategy or a caudate nucleus-dependent response strategy to solve the task. A subset of the participants (n = 66) were then scanned in a 3T functional magnetic resonance imaging (fMRI) scanner while engaging in another dual-solution navigation task. BDNF val/val individuals and met carriers did not differ in learning performance. However, the two BDNF groups differed in learning strategy. BDNF val/val individuals relied more on landmarks to remember target locations (i.e., increased use of flexible spatial learning), while met carriers relied more on sequences and patterns to remember target locations (i.e., increased use of inflexible response learning). Additionally, BDNF val/val individuals had more fMRI activity in the hippocampus compared with BDNF met carriers during performance on the navigation task. This is the first study to show in older adults that BDNF met carriers use alternate learning strategies from val/val individuals and to identify differential brain activation of this behavioural difference between the two groups.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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