Dopamine neurons drive spatiotemporally heterogeneous striatal dopamine signals during learning
Notice bibliographique
Résumé
Environmental cues, through Pavlovian learning, become conditioned stimuli that invigorate and guide animals toward acquisition of rewards. Dopamine neurons in the ventral tegmental area (VTA) and substantia nigra (SNC) are crucial for this process. Dopamine neurons are embedded in a reciprocally connected network with their striatal targets, the functional organization of which remains poorly understood. Here, we investigated how learning during optogenetic Pavlovian cue conditioning of VTA or SNC dopamine neurons directs cue-evoked behavior and shapes subregion-specific striatal dopamine dynamics. We used a fluorescent dopamine biosensor to monitor dopamine in the nucleus accumbens (NAc) core and shell, dorsomedial striatum (DMS), and dorsolateral striatum (DLS). We demonstrate spatially heterogeneous, learning-dependent dopamine changes across striatal regions. While VTA stimulation evoked robust dopamine release in NAc core, shell, and DMS, cues predictive of this activation preferentially recruited dopamine release in NAc core, starting early in training, and DMS, late in training. Corresponding negative prediction error signals, reflecting a violation in the expectation of dopamine neuron activation, only emerged in the NAc core and DMS, and not the shell. Despite development of vigorous movement late in training, conditioned dopamine signals did not similarly emerge in the DLS, even during Pavlovian conditioning with SNC dopamine neuron activation, which elicited robust DLS dopamine release. Together, our studies show broad dissociation in the fundamental prediction and reward-related information generated by different dopamine neuron populations and signaled by dopamine across the striatum. Further, they offer new insight into how larger-scale plasticity across the striatal network emerges during Pavlovian learning to coordinate behavior.
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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 | 0,000 | 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 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 ».