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Enregistrement W4313880280 · doi:10.1101/2023.01.09.523322

Dopamine and norepinephrine differentially mediate the exploration-exploitation tradeoff

2023· preprint· en· W4313880280 sur OpenAlexaff
Cathy S. Chen, Dana Mueller, Evan Knep, R. Becket Ebitz, Nicola M. Grissom

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthUniversity of Minnesota
Mots-clésDopamineNorepinephrineNeuroscienceAgonistApomorphineCatecholaminePsychologyDopaminergicChemistryReceptorInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The catecholamines dopamine (DA) and norepinephrine (NE) have been implicated in neuropsychiatric vulnerability, in part via their roles in mediating the decision making processes. Although the two neuromodulators share a synthesis pathway and are co-activated, they engage in distinct circuits and roles in modulating neural activity across the brain. However, in the computational neuroscience literature, they have been assigned similar roles in modulating the exploration-exploitation tradeoff. Revealing how each neuromodulator contributes to this explore-exploit process is important in guiding mechanistic hypotheses emerging from computational psychiatric approaches. To understand the differences and overlaps of the roles of dopamine and norepinephrine in mediating exploration, a direct comparison using the same dynamic decision making task is needed. Here, we ran mice in a restless bandit task, which encourages both exploration and exploitation. We systemically administered a nonselective DA antagonist (flupenthixol), a nonselective DA agonist (apomorphine), a NE beta-receptor antagonist (propranolol), and a NE beta-receptor agonist (isoproterenol), and examined changes in exploration within subjects across sessions. We found a bidirectional modulatory effect of dopamine receptor activity on exploration - increasing dopamine activity decreased exploration and decreasing dopamine activity increased exploration. The modulation of exploration via beta-noradrenergic activity was mediated by sex. Computational model parameters revealed that dopamine modulation affected exploration via decision noise and norepinephrine modulation via outcome sensitivity. Together, these findings suggested that the mechanisms that govern the transition between exploration and exploitation are sensitive to changes in both catecholamine functions and revealed differential roles for NE and DA in mediating exploration. Significance Statement Both dopamine (DA) and norepinephrine (NE) has been implicated in the decision making process. Although these two catecholamines have shared aspects of their biosynthetic pathways and projection targets, they are thought to exert many core functions via distinct neural targets and receptor subtypes. However, the computational neuroscience literature often ascribes similar roles to these catecholamines, despite the above evidence. Resolving this discrepancy is important in guiding mechanistic hypotheses emerging from computational psychiatric approaches. This study examines the role of dopamine and norepinephrine on the explore-exploit tradeoff. By testing mice, we were able to compare multiple pharmacological agents within subjects, and examine source of individual differences, allowing direct comparison between the effects of these two catecholamines in modulating decision making.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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