Dopamine D1 receptor expression in prefrontal parvalbumin neurons influences distractibility across species
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».