A multi-channel device for high-density target-selective stimulation and long-term monitoring of cells and subcellular features in C. elegans
Notice bibliographique
Résumé
Selective cell ablation can be used to identify neuronal functions in multicellular model organisms such as Caenorhabditis elegans. The optogenetic tool KillerRed facilitates selective ablation by enabling light-activated damage of cell or subcellular components in a temporally and spatially precise manner. However, the use of KillerRed requires stimulating (5 min-1 h), culturing (~24 h) and imaging (often repeatedly) a large number of individual animals. Current manual manipulation methods are limited by their time-consuming, labor-intensive nature, and their usage of anesthetics. To facilitate large-scale selective ablation, culturing, and repetitive imaging, we developed a densely-packed multi-channel device and used it to perform high-throughput neuronal ablation on KillerRed-expressing animals. The ability to load worms in identical locations with high loading efficiency allows us to ablate selected neurons in multiple worms simultaneously. Our device also enables continuous observation of animals for 24 h following KillerRed activation, and allows the animals to be recovered for behavioural assays. We expect this multi-channel device to facilitate a broad range of long-term imaging and selective illumination experiments in neuroscience.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».