Reward integration in prefrontal-cortical and ventral-hippocampal nucleus accumbens inputs cooperatively modulates engagement
Notice bibliographique
Résumé
The nucleus accumbens, a highly integrative brain region controlling motivated behavior, receives various glutamatergic inputs, yet the relative functional specialization of these inputs is unclear. While circuit neuroscience commonly seeks specificity, redundancy can be highly adaptive and is a critical motif in circuit organization. Using dual-site fiber photometry in an operant reward task in mice, we simultaneously recorded from two accumbal glutamatergic afferents to assess circuit specialization. We identify a common neural motif integrating reward history in medial prefrontal cortex and ventral hippocampus inputs. By systematically degrading task complexity, dissociating reward from choice and action, we identify circuit-specificity in the behavioral conditions that recruit encoding. While input from the prefrontal cortex invariantly encodes reward, encoding in ventral hippocampal input is uniquely anchored to unrewarded outcomes. Optogenetic stimulation demonstrates that both inputs co-operatively modulate task engagement. We illustrate how similar encoding, differentially gated by behavioral state, supports state-sensitive tuning of reward-motivated behavior. Neural circuit mechanisms underlying integrating information about reward across time are not fully understood. Here, the authors show that common outcome-integration signals from the medial prefrontal cortex and ventral hippocampus inputs interact in the nucleus accumbens to dynamically modulate task engagement.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».