Dorsal raphe stimulation relays a reward signal to the ventral tegmental area via GluN2C NMDA receptors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glutamate relays a reward signal from the dorsal raphe (DR) to the ventral tegmental area (VTA). However, the role of the different subtypes of N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptors is complex and not clearly understood. Therefore, we measured NMDA receptors subunits expression in limbic brain areas. In addition, we studied the effects of VTA down-regulation of GluN2C NMDA receptor on the reward signal that arises from DR electrical stimulation. METHODS: Using qPCR, we identified the relative composition of the different Grin2a-d subunits of the NMDA receptors in several brain areas. Then, we used fluorescent in situ hybridization (FISH) to evaluate the colocalization of Grin2c and tyrosine hydroxylase (TH) mRNA in VTA neurons. To assess the role of GluN2C in brain stimulation reward, we downregulated this receptor using small interfering RNA (siRNA) in rats self-stimulating for electrical pulses delivered to the DR. To delineate further the specific role of GluN2C in relaying the reward signal, we pharmacologically altered the function of VTA NMDA receptors by bilaterally microinjecting the NMDA receptor antagonist PPPA. RESULTS: We identified GluN2C as the most abundant subunit of the NMDA receptor expressed in the VTA. FISH revealed that about 50% of TH-positive neurons colocalize with Grin2c transcript. siRNA manipulation produced a selective down-regulation of the GluN2C protein subunit and a significant reduction in brain stimulation reward. Interestingly, PPPA enhanced brain stimulation reward, but only in rats that received the nonactive RNA sequence. CONCLUSION: The present results suggest that VTA glutamate neurotransmission relays a reward signal initiated by DR stimulation by acting on GluN2C NMDA receptors.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».