Investigating the relationship between gut microbiota and electrocortical signatures of feedback processing: an ERP study
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Evaluative processing of action outcome is considered crucial for learning and adaptive adjustments of behaviour. Feedback-related negativity (FRN) is an event-related potential elicited by feedback presentation, with implicated neural sources in the anterior cingulate cortex. Bidirectional communications within the brain-gut-microbiota axis modulate cognition and behaviour, and microbial composition has been associated with medial prefrontal cortex function and clinical risk for depression. OBJECTIVES: The present study aimed to investigate associations between specific gut microbiota and the FRN. METHODS: Twenty-nine healthy participants completed self-report measures of depression and a Faces and Feedback task during electroencephalography recording. Select implicated microbiota genera were enumerated from stool samples (Clostridium, Lactobacillus), along with plasma C-reactive protein (CRP) as an index of systemic inflammation. RESULTS: FRN amplitude for positive feedback was positively correlated with microbiota abundance. The relationship between Clostridium and FRN was confirmed by multilevel modelling analysis, controlling for depression and CRP. The latter was positively associated with FRN amplitude. CONCLUSIONS: Findings suggest that the brain-gut-microbiota-axis may modulate or be modulated by self-monitoring processes. The current work provides insights into neurophysiological mechanisms underlying reward processing and indicates novel directions for therapeutic interventions, such as those that modulate the gut microbiome.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».