β2* nicotinic acetylcholine receptor subtypes mediate nicotine-induced enhancement of Pavlovian conditioned responding to an alcohol cue
Notice bibliographique
Résumé
Nicotine enhances Pavlovian conditioned responses to reward-associated cues. We investigated through which nicotinic acetylcholine receptor (nAChR) subtypes nicotine acts to produce this behavioral effect to an alcohol-associated cue. Male Long-Evans rats with freely available food and water were first accustomed to drinking 15% ethanol in their home cages using an intermittent access, two-bottle choice procedure. Then the rats were given 15 Pavlovian conditioning sessions in which a 15-s audiovisual conditioned stimulus (CS) predicted the delivery of 0.2 ml of ethanol, the unconditioned stimulus (US). Each session contained 12 CS-US trials. A control group received explicitly unpaired presentations of the CS and US. We measured Pavlovian conditioned approach to the site of US delivery during presentations of the CS, accounting for pre-CS baseline activity. Before each conditioning session, rats were injected subcutaneously with nicotine (0.4 mg/kg) or saline (1 ml/kg). During nAChR antagonist test sessions, rats were first injected systemically with the β2*-selective nAChR antagonist dihydro-beta-erythroidine (DHβE; 3 mg/kg) or the α7-selective nAChR antagonist methyllycaconitine (MLA; 6 mg/kg), followed by their assigned nicotine or saline injection before assessing their conditioned response to the alcohol-associated cue. Consistent with previous reports, nicotine enhanced the Pavlovian conditioned response to the alcohol-paired cue. DHβE attenuated this enhancement, whereas MLA did not. These results suggest that nicotine acts via β2*, but not α7, nAChRs to amplify Pavlovian conditioned responding to an alcohol cue. These findings contribute to a growing literature that identifies nAChRs as potential targets for pharmacological treatment of co-morbid alcohol and tobacco use disorders.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».