Dissociable patterns of dopamine dynamics and causal contributions to stimulus-response behaviors across striatal subregions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Midbrain dopamine (DA) neurons project principally towards the striatum, serving as key regulators of movement, motivation, and cognition. Different striatal dopaminergic (DA) pathways may regulate different aspects of cognition. Objectives We investigated how different striatal DA pathways contribute to a known function of the striatum, visuomotor conditional learning. Methods Using fiber photometry, we recorded DA transients in these regions as mice learned the touchscreen Visuo-Motor Conditional Learning task. Results DA transients in all regions dynamically tracked task events, but differed in the timing of peak responses and ramp-like activity preceding a choice, indicating region-specific temporal dynamics across learning. Manipulations of reward probability revealed DA transients in all regions during reward delivery and omission that are consistent with an interpretation in terms of reward prediction error. Thus, DA dynamics in all regions could indicate involvement in visuomotor conditional learning. Therefore, to determine whether nigrostriatal or mesolimbic DA is necessary for learning, we chemogenetically inhibited DA striatal afferents, revealing that only DLS-projecting nigrostriatal DA, and not NAc-projecting mesolimbic striatal DA, was necessary for learning the task. Conclusion These findings demonstrate functional heterogeneity of aspects of striatal DA signaling, and selective causal roles in the learning of visuomotor conditional learning.
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 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) | 0,001 | 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 ».