Specific behaviors during auditory fear conditioning and postsynaptic expression of AMPA receptors in the basolateral amygdala predict interindividual differences in fear generalization in male rats
Notice bibliographique
Résumé
Auditory fear conditioning in rats is a widely used method to study learning, memory, and emotional responding. Despite procedural standardizations and optimizations, there is substantial interindividual variability in fear expression during test, notably in terms of fear expressed toward the testing context alone. To better understand which factors could explain this variation between subjects, we here explored whether behavior during training and expression of AMPA receptors (AMPARs) after long-term memory formation in the amygdala could predict freezing during test. We studied outbred male rats and found strong variation in fear generalization to a different context. Hierarchical clustering of these data identified two distinct groups of subjects that independently correlated with a specific pattern of behaviors expressed during initial training (i.e., rearing and freezing). The extent of fear generalization correlated positively with postsynaptic expression of GluA1-containing AMPA receptors in the basolateral nucleus of the amygdala. Our data thus identify candidate behavioral and molecular predictors of fear generalization that may inform our understanding of some anxiety-related disorders, such as posttraumatic stress disorder (PTSD), that are characterized by overgeneralized fear.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».