Silencing synaptic communication between random interneurons during<i>Drosophila</i>larval locomotion
Notice bibliographique
Résumé
Genetic manipulation of individual neurons provides a powerful approach toward understanding their contribution to stereotypic behaviors. We describe and evaluate a method for identifying candidate interneurons and associated neuropile compartments that mediate Drosophila larval locomotion. We created Drosophila larvae that express green fluorescent protein (GFP) and a shibire(ts1) (shi(ts1)) transgene (a temperature-sensitive neuronal silencer) in small numbers of randomly selected cholinergic neurons. These larvae were screened for aberrant behavior at an elevated temperature (31-32°C). Among larvae with abnormal locomotion or sensory-motor responses, some had very small numbers of GFP-labeled temperature-sensitive interneurons. Labeled ascending interneurons projecting from the abdominal ganglia to specific brain neuropile compartments emerged as candidates for mediation of larval locomotion. Random targeting of small sets of neurons for functional evaluation, together with anatomical mapping of their processes, provides a tool for identifying the regions of the central nervous system that are required for normal locomotion. We discuss the limitations and advantages of this approach to discovery of interneurons that regulate motor behavior.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».