PSYCH OpenIR  > 中国科学院心理健康重点实验室
树鼩的社会挫败抑郁模型
其他题名Social Defeat Paradigm in Tree Shrews as a Depression Model
祁可可1; 冯敏1; 孟肖路1; 李勇辉1; 朱宁1; 隋南1
2012
发表期刊心理科学进展
通讯作者邮箱suin@psych.ac.cn
ISSN1671-3710
文章类型期刊论文
卷号20期号:11页码:1787-1793
产权排序1
摘要创制理想的动物模型是突破抑郁症研究的技术难点之一。来自进化研究的证据提示,树鼩属灵长类近缘的一种小型动物,具有较为发达的神经系统和与人类相似的应激系统,因而可能成为创制精神疾病行为模型的较佳选择。已有的研究表明,树鼩社会挫败模型可能具有比啮齿类更好的表面效度、预测效度及结构效度。由于树鼩与人类的近缘关系,对其抑郁行为的脑机制研究或药物评价可能更具潜在价值。但是,该模型仍有待进一步利用、拓展和完善。
其他摘要Appropriate animal models are essential for elucidating the etiology and pathophysiology of depression. While rodent models are commonly used, the tree shrew shows promise for modeling depression Studies of tree shrews demonstrate an evolutionary relationship to primates, a highly developed nervous system and a more similar stress system to human. Well-accepted etiological stimuli of human depression, for example, social defeat, induce depression-like behaviors in tree shrews; such behaviors can be partially improved by classic antidepressants. This article reviews the social defeat paradigm in the tree threw as a model of depression from perspectives of face, predictive, and construct validities. Underscored by a phylogenetic relationship to humans, tree shrew models of depression may provide a more clinically-relevant approach for studying the neuro-mechanisms of depression and screening antidepressants Nonetheless, the current tree shrew depression model requires further exploration and improvement.
关键词抑郁症 树鼩 社会挫败 表面效度 预测效度 结构效度
学科领域变态心理学
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收录类别CSCD
语种中文
项目资助者中国科学院知识创新工程重要方向资助项目(KSCX2-EW-R-12) ; 国家重点基础研究发展计划(973计划,2009CB522002) ; 中国科学院心理健康重点实验室资助
CSCD记录号CSCD:4694079
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文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.psych.ac.cn/handle/311026/14907
专题中国科学院心理健康重点实验室
通讯作者隋南
作者单位1.中国科学院心理健康重点实验室
2.中国科学院心理研究所
3.中国科学院研究生院
第一作者单位中国科学院心理健康重点实验室
通讯作者单位中国科学院心理健康重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
祁可可,冯敏,孟肖路,等. 树鼩的社会挫败抑郁模型[J]. 心理科学进展,2012,20(11):1787-1793.
APA 祁可可,冯敏,孟肖路,李勇辉,朱宁,&隋南.(2012).树鼩的社会挫败抑郁模型.心理科学进展,20(11),1787-1793.
MLA 祁可可,et al."树鼩的社会挫败抑郁模型".心理科学进展 20.11(2012):1787-1793.
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树鼩的社会挫败抑郁模型_祁可可[1].p(682KB)期刊论文作者接受稿限制开放CC BY-NC-SA浏览 请求全文
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