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Enregistrement W4399712905 · doi:10.1101/2024.06.15.599163

Dopamine D1 receptor expression in prefrontal parvalbumin neurons influences distractibility across species

2024· preprint· en· W4399712905 sur OpenAlexaff
MKP Joyce, T. Ivanov, FM Krienen, JF Mitchell, Sisi Ma, Wataru Inoue, AS Nandy, D. Datta, Alvaro Duque, José-Luís Pérez-Arellano, Rishi Gupta, Guillermo González‐Burgos, David A. Lewis, Neda Šestan, S A McCarroll, Julio Martínez-Trujillo, Seán Froudist‐Walsh

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceDopamineParvalbuminInhibitory postsynaptic potentialPsychologyDopamine receptorDopamine receptor D1

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Marmosets and macaques are common non-human primate models of cognition, yet marmosets appear more distractible and perform worse in cognitive tasks. The dorsolateral prefrontal cortex (dlPFC) is pivotal for sustained attention, and prior macaque research suggests that dopaminergic modulation and inhibitory parvalbumin (PV) neurons could contribute to distractibility. Thus, we compared the two species using a visual fixation task with distractors, performed molecular and anatomical analyses in dlPFC, and linked functional microcircuitry with cognitive performance using computational modeling. We found that marmosets are more distractible than macaques, and that marmoset dlPFC PV neurons contain higher levels of dopamine-1 receptor (D1R) transcripts and protein, similar to their levels in mice. The modeling indicated that higher D1R expression in marmoset dlPFC PV neurons may increase distractibility by making dlPFC microcircuits more vulnerable to disruptions of their task-related persistent activity, especially when dopamine is released in dlPFC in response to unexpected salient stimuli. Declaration of Interests The authors have nothing to declare. Author Contributions AFTA, MKPJ, TGI, and SFW designed the study; MKPJ collected and analyzed anatomical data; TGI designed the computational framework with guidance from RG and SFW; TGI performed the modeling simulations and data analysis; FM and SAM collected and analyzed transcriptomics data; GGB and DAL provided macaque brain tissue for transcriptomics performed by FM; SM and NS collected and analyzed phylogenetic transcriptomics dataset; JFM and ASN performed and analyzed the behavioral testing; IW and JMT provided the marmoset tissue for immunofluorescence; MKPJ, TGI, SFW, and AFTA wrote the first draft and all authors revised and edited subsequent drafts of the article.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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