Sex-specific exploration accounts for differences in valence learning in male and female mice
Notice bibliographique
Résumé
Valence, the quality by which something is perceived as good or bad, appetitive or aversive, is a fundamental building block of emotional experience and a primary driver of adaptive behavior. Pavlovian fear and reward learning paradigms are widely used in preclinical research to probe mechanisms of valence learning but with limited consideration of sex as a biological variable despite known sex differences in neuropsychiatric disorders associated with impaired valence. Here, we compare appetitive-only, aversive-only, and mixed-valence cue-outcome Pavlovian conditioning paradigms in male and female mice to dissociate effects of context, valence, and salience in a sex-specific manner. Using a data-driven approach to identify behaviors indicative of valence learning in an unbiased manner, we compare task performance between paradigms in male and female mice. We show that while male and female mice acquire appetitive and aversive associations in both single- and mixed-valence paradigms, sex differences emerge in single-valence paradigms. Ultimately, we show that these apparent sex differences in valence learning are driven by non-specific baseline differences in exploratory behavior. Males explore more at baseline, altering their trajectory of cue-reward association acquisition, whereas females explore less at baseline, increasing shock-facilitated freezing in aversive-only contexts, masking cue discrimination. Overall, our findings illustrate how task design differentially impacts behavioral expression in male and female mice and demonstrate that mixed-valence paradigms afford a more accurate assessment of valence learning in both sexes.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».