Distinct and sex-specific expression of mu opioid receptors in anterior cingulate and somatosensory S1 cortical areas
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The anterior cingulate cortex (ACC) processes the affective component of pain, whereas the primary somatosensory cortex (S1) is involved in its sensory-discriminative component. Injection of morphine in the ACC has been reported to be analgesic, and endogenous opioids in this area are required for pain relief. Mu opioid receptors (MORs) are expressed in both ACC and S1; however, the identity of MOR-expressing cortical neurons remains unknown. Using the Oprm1-mCherry mouse line, we performed selective patch clamp recordings of MOR+ neurons, as well as immunohistochemistry with validated neuronal markers, to determine the identity and laminar distribution of MOR+ neurons in ACC and S1. We found that the electrophysiological signatures of MOR+ neurons differ significantly between these 2 areas, with interneuron-like firing patterns more frequent in ACC. While MOR+ somatostatin interneurons are more prominent in ACC, MOR+ excitatory neurons and MOR+ parvalbumin interneurons are more prominent in S1. Our results suggest a differential contribution of MOR-mediated modulation to ACC and S1 outputs. We also found that females had a greater density of MOR+ neurons compared with males in both areas. In summary, we conclude that MOR-dependent opioidergic signaling in the cortex displays sexual dimorphisms and likely evolved to meet the distinct function of pain-processing circuits in limbic and sensory cortical areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».