Tyrosine Hydroxylase–Positive Nucleus Accumbens Neurons Influence Delay Discounting in a Mouse T-Maze Task
Notice bibliographique
Résumé
Delay discounting (DD) is a phenomenon where individuals devalue a reward associated with a temporal delay, with the rate of devaluation being representative of impulsive-like behavior. Here, we first sought to develop and validate a mouse DD task to study brain circuits involved in DD decision-making within short developmental time windows, given widespread evidence of developmental regulation of impulse control and risk-taking. We optimized a T-maze DD task for mice that enables training and DD trials within 2 weeks. Mice learned to choose between a large and a small reward located at opposite arms of a T-maze. Once training criteria were met, mice underwent DD whereby the large reward choice was associated with a temporal delay. Task validation showed that adolescent C57BL/6J mice display an increased preference for the small reward upon a temporal delay, confirming increased impulsivity compared with adults. We next used this DD task to explore the neural basis of decision-making. We used tyrosine hydroxylase transgenic mice (TH-Cre) to target TH-positive neurons in the nucleus accumbens (NAc) and ventral tegmental area (VTA) with Cre-dependent excitatory or inhibitory designer receptors exclusively activated by designer drugs (DREADDs). Inhibition of transduced neurons in the NAc decreased preference for the small but immediate reward during DD. Inhibition of TH-positive neurons in the ventral tegmental area (VTA) did not affect impulsive choice in this DD task. These results uncover a novel role for NAc TH-positive neurons in DD behavior and expand the repertoire of behavioral tasks available for studying decision-making across the lifespan.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».