Abstracts for 2014th Annual Poster Presentation (Research Institute for Diseases of Old Age)
Notice bibliographique
Résumé
Background: In-vivo voltammetry has successfully been used to detect dopamine release in rodent brains, but its application to monkeys has been limited.We have previously detected dopamine release in the caudate of behaving Japanese monkeys using diamond microelectrodes (Yoshimi 2011); however it is not known whether the release pattern is the same in various areas of the forebrain.Recent studies have suggested variations in the dopaminergic projections to forebrain areas.Methods: In the present study, we attempted simultaneous recording at two locations in the striatum.Carbon-fiber microelectrodes were inserted into the striatum of two Japanese monkeys.Dopamine release was detected by fast-scan cyclic voltammetry (FSCV) on the carbon fibers, which has been widely used in rodents.Results: Dopamine responses to unpredicted food and liquid rewards were detected repeatedly.The response to the liquid reward after conditioned stimuli was enhanced after switching the prediction cue.Conclusion: These results are consistent to the "reward-prediction error"theory of dopamine release.The characteristics were generally similar between the ventral striatum and the putamen.Overall, the technical application of FSCV recording in multiple locations was successful in behaving primates, and further voltammetric recordings in multiple locations will expand our knowledge of dopamine reward responses.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,523 | 0,301 |
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 ».