Midbrain dopamine neurons during appetitive and aversive states
Notice bibliographique
Résumé
A key role ascribed to midbrain dopamine (DA) neurons rests with learning about rewarding events by reflecting reward prediction errors (RPE). Research has shown that during reward learning a positive prediction error (e.g. surprising reward), leads to phasic excitation, while a negative prediction error (e.g. omission of an expected reward) leads to phasic inhibition in DA neurons. It remains unclear, however, how DA regulates learning about aversive events. Using behavioral electrophysiology we recorded from DA neurons in the ventral tegmental area (VTA) during a Pavlovian task in which auditory cues were trained as predictors of either an appetitive sucrose reward or aversive footshock. Our analyses confirmed a role for VTA DA neurons in tracking reward prediction error (RPE), that is, elevation in firing rate (FR) to the reward predictor and depression in FR at time of reward omission in a correlated fashion. Further, our goal was to determine whether DA firing would represent reward and aversion in line with a valence-based prediction error signal. We found that cue related phasic DA activity to both reward and aversion predicting cues contained both information about stimulus identity, as well as valence. Additionally, outcome omission was represented as state of opposite valence. These results support the hypothesis that midbrain DA neurons support learning by signaling valence-based prediction errors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».