Effects of Age and Atomoxetine on Olfactory Perception and Learning and Underlying Plasticity Mechanisms in Rats
Notice bibliographique
Résumé
The locus coeruleus (LC) plays a vital role in cognitive function through norepinephrine release. Impaired LC neuronal health and function is linked to cognitive decline during ageing and Alzheimer's disease. This study investigates age-related alterations in olfactory detection and discrimination learning, along with its reversal, in Long-Evans rats, and examines the effects of atomoxetine (ATM), a norepinephrine uptake inhibitor, on these processes. Adult (6-9 months) and aged (22-24 months) Long-Evans rats underwent odour detection threshold experiments with saline and two doses of ATM (0.3 and 1 mg/kg). Reward-based odour discrimination learning included simple, difficult and reversal learning tasks. LC neuron density, dopamine beta-hydroxylase and norepinephrine transporter expression in the piriform cortex (PC) and orbitofrontal cortex were measured. Reversal learning and olfactory threat extinction were used to measure behavioural flexibility. Immunohistochemistry and western blotting were used to analyse phosphorylated cAMP response element binding protein (pCREB) and cFos expression and ex vivo electrophysiology assessed long-term depression (LTD) in the PC. Whereas adult and aged cohorts showed similar odour detection and discrimination learning, fewer aged rats acquired reversal learning successfully. ATM improved reward-based odour discrimination in adults but hindered learning reversal. A delayed CREB phosphorylation in the posterior PC associated with atomoxetine administration possibly underlies learning enhancement. ATM resulted in less freezing behaviour in a threat conditioning and extinction paradigm at moderate, but not at higher doses. ATM administration ex vivo prevented PC LTD. These findings highlight the intricate effects of atomoxetine, influenced by target structures, and suggest potential interactions with other neurotransmitters. Our results contribute to understanding the impact of ageing and norepinephrine enhancers on cognitive processes.
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 ».