eLife Assessment: Bidirectional fear modulation by discrete anterior insular circuits in mice
Notice bibliographique
Résumé
The brain’s ability to appraise threats and execute appropriate defensive responses is essential for survival in a dynamic environment. Humans studies have implicated the anterior insular cortex (aIC) in subjective fear regulation and its abnormal activity in fear/anxiety disorders. However, the complex aIC connectivity patterns involved in regulating fear remain under investigated. To address this, we recorded single units in the aIC of freely moving mice that had previously undergone auditory fear conditioning, assessed the effect of optogenetically activating specific aIC output structures in fear, and examined the organization of aIC neurons projecting to the specific structures with retrograde tracing. Single-unit recordings revealed that a balanced number of aIC pyramidal neurons’ activity either positively or negatively correlated with a conditioned tone-induced freezing (fear) response. Optogenetic manipulations of aIC pyramidal neuronal activity during conditioned tone presentation altered the expression of conditioned freezing. Neural tracing showed that non-overlapping populations of aIC neurons project to the amygdala or the medial thalamus, and the pathway bidirectionally modulated conditioned fear. Specifically, optogenetic stimulation of the aIC-amygdala pathway increased conditioned freezing, while optogenetic stimulation of the aIC-medial thalamus pathway decreased it. Our findings suggest that the balance of positive and negative neuronal activity in the aIC and the distinct efferent circuits interact collectively to modulate fear 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».