The Lateral Habenula to Ventral Tegmental Area Pathway is Required for Aversive Learning and Defensive Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Summary The lateral habenula (LHb) provides aversive signals to the ventral tegmental area (VTA), but its contribution to learning and behavior remains poorly understood. Using a retrograde viral strategy, we targeted VTA-projecting LHb neurons and monitored calcium activity during active avoidance training. These neurons were activated by aversive stimuli and predictive cues as animals acquired avoidance responses and showed increased activity at movement onset during the tail suspension test (TST). Silencing LHb→VTA transmission impaired avoidance learning, prolonged escape latency, and reduced the persistence and vigor of active coping in the TST, without affecting baseline locomotion. Anatomical and ex vivo electrophysiology revealed that LHb terminals innervate both dopaminergic (TH⁺) and non-dopaminergic (TH⁻) VTA neurons, exhibiting session-specific synaptic adaptations during avoidance learning. Together, these findings identify the LHb→VTA pathway as a source of aversive predicting signals required for the acquisition of avoidance behavior and the persistence of active coping in aversive context. Highlights LHb→VTA neurons are required for aversive learning and adaptive avoidance These neurons respond to aversive stimuli, predictive cues, and movement onset Silencing the pathway impairs avoidance learning and reduces active coping in aversive contexts LHb→VTA inputs innervate DA and non-DA neurons and undergo learning-related plasticity
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».