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Enregistrement W4318262378 · doi:10.1101/2023.01.26.525642

Homeostatic Reinforcement Theory Accounts for Sodium Appetitive State- and Taste-Dependent Dopamine Responding

2023· preprint· en· W4318262378 sur OpenAlexaff
Alexia Duriez, Clémence Bergerot, Jackson J. Cone, Mitchell F. Roitman, Boris Gutkin

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTasteDopamineReinforcement learningNeuroscienceReinforcementSodiumAppetitePsychologyHomeostasisChemistryEndocrinologyBiologyComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Seeking and consuming nutrients is essential to survival and maintenance of life. Dynamic and volatile environments require that animals learn complex behavioral strategies to obtain the necessary nutritive substances. While this has been classically viewed in terms of homeostatic regulation, where complex nutrient seeking behaviors are triggered by physiological need, recent theoretical work proposed that such strategies are a result of reinforcement learning processes. This theory also proposed that phasic dopamine (DA) signals play a key role in signaling potentially need-fulfilling outcomes. To examine potential links between homeostatic and reinforcement learning processes, we focus on sodium appetite as sodium depletion triggers state and taste dependent changes in behavior and DA signaling evoked by sodium-related stimuli. We find that both the behavior and the dynamics of DA signaling underlying sodium appetite can be accounted for by extending principles of homeostatic regulation into a reinforcement learning framework (HRRL). We first optimized HRRL-based agents to model sodium-seeking behavior measured in rats. Agents successfully reproduced the state and the taste dependence of behavioral responding for sodium as well as for lithium and potassium salts. We then show that these same agents can account for the regulation of DA signals evoked by sodium tastants in a taste and state dependent manner. Our models quantitatively describe how DA signals evoked by sodium decrease with satiety and increase with deprivation suggesting that phasic DA signals and sodium consumption are down regulated prior to animals reaching satiety. Lastly, our HRRL agents also account for the behavioral and neurophysiological observations that suggest mice cannot distinguish between sodium and lithium containing salts. Our HRRL agents exhibited an equal preference for sodium versus lithium containing solutions, and underestimated the nutritional value of sodium when lithium was concurrently available. We propose that animals use orosensory signals as predictors of the internal impact of the consumed good and our results pose clear targets for future experiments. In sum, this work suggests that appetite-dirven behavior may be driven by reinforcement learning mechanisms that are dynamically tuned by homeostatic need.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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