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Enregistrement W4404286548 · doi:10.1101/2024.11.11.622990

Hunger modulates exploration through suppression of dopamine signaling in the tail of striatum

2024· preprint· en· W4404286548 sur OpenAlexaff
Tarun Kamath, Bart Lodder, Eliana Bilsel, Isobel Green, Rochelin Dalangin, Paolo Capelli, Michelle Raghubardayal, Jessie Legister, Lauren Hulshof, Janet Berrios Wallace, Lin Tian, Naoshige Uchida, Mitsuko Watabe‐Uchida, Bernardo L. Sabatini

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDopamineNeuroscienceDopaminergicHypothalamusStriatumMidbrainArcuate nucleusAmygdalaOptogeneticsLateral hypothalamusBiologyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caloric depletion leads to behavioral changes that help an animal find food and restore its homeostatic balance. Hunger increases exploration and risk-taking behavior, allowing an animal to forage for food despite risks; however, the neural circuitry underlying this change is unknown. Here, we characterize how hunger restructures an animal's spontaneous behavior as well as its directed exploration of a novel object. We show that hunger-induced changes in exploration are accompanied by and result from modulation of dopamine signaling in the tail of the striatum (TOS). Dopamine signaling in the TOS is modulated by internal hunger state through the activity of agouti-related peptide (AgRP) neurons, putative "hunger neurons" in the arcuate nucleus of the hypothalamus. These AgRP neurons are poly-synaptically connected to TOS-projecting dopaminergic neurons through the lateral hypothalamus, the central amygdala, and the periaqueductal grey. We thus delineate a hypothalamic-midbrain circuit that coordinates changes in exploration behavior in the hungry state.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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