MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404730828 · doi:10.1101/2024.11.26.625512

Functional Dichotomy of Orbitofrontal Cortex and Anterior Cingulate Cortex Subregions in Decision-Making and Brain-Body Regulation

2024· preprint· en· W4404730828 sur OpenAlexaff
Georgios Papageorgiou, Daniel J. Gibson, Ken‐ichi Amemori, Helen N. Schwerdt, Michelangelo Naim, M. Wang, Tomoko Yoshida, Jitendra Sharma, Urvashi Upadhyay, Guangyu Robert Yang, Ann M. Graybiel

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrbitofrontal cortexAnterior cingulate cortexNeurosciencePsychologyCortex (anatomy)Cingulate cortexFunctional connectivityCognitive psychologyPrefrontal cortexCognitionCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mood disorders are associated with complex disruptions in brain networks, including those associated with the orbitofrontal cortex (OFC) and pregenual anterior cingulate cortex (pACC). The functional contribution of the caudal OFC (cOFC) has remained largely unexplored. We investigated the functions of the cOFC and pACC in macaques performing an approach-avoidance task by the combination of multimodal recordings and electrical microstimulation (EMS) of the cOFC. We assessed neural, autonomic and behavioral responses. We found the cOFC to be sensitive to both positive and negative stimuli, whereas the pACC was singificantly more active during aversive outcomes. EMS of the cOFC increased avoidance behavior, suggesting a causal role for the OFC subdivision in cost-benefit decision-making. Physiological measurements were positively correlated with behavioral patterns, emphasizing body-brain synchronization during emotionally significant decision-making. We suggest that the cOFC contributes to inducing pessimistic states, thereby making its dysfunction a potential contributor to the etiology of mood disorders.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetCognitive Science and MappingTravaux en français237 207