Repetitive and Retinotopically Restricted Activation of the Dorsal Lateral Geniculate Nucleus with Optogenetics
Notice bibliographique
Résumé
Optogenetics allows the control of cellular activity using focused delivery of light pulses. In neuroscience, optogenetic protocols have been shown to efficiently inhibit or stimulate neuronal activity with a high temporal resolution. Among the technical challenges associated with the use of optogenetics, one is the ability to target a spatially specific population of neurons in a given brain structure. To address this issue, we developed a side-illuminating optical fiber capable of delivering light to specific sites in a target nucleus with added flexibility through rotation and translation of the fiber and by varying the output light power. The designed optical fiber was tested in vivo in visual structures of ChR2-expressing transgenic mice. To assess the spatial extent of neuronal activity modulation, we took advantage of the hallmark of the visual system: its retinotopic organization. Indeed, the relative position of ganglion cells in the retina is transposed in the cellular topography of both the dorsal lateral geniculate nucleus (LGN) in the thalamus and the primary visual cortex (V1). The optical fiber was inserted in the LGN and by rotating it with a motor, it was possible to sequentially activate different neuronal populations within this structure. The activation of V1 neurons by LGN projections was recorded using intrinsic optical imaging. Increasing light intensity (from 1.4 to 8.9 mW/mm²) led to increasing activation surfaces in V1. Optogenetic stimulation of the LGN at different translational and rotational positions was associated with different activation maps in V1. The position and/or orientation of the fiber inevitably varied across experiments, thus limiting the capacity to pool data. With the optogenetic design presented here, we demonstrate for the first time a transitory and spatially-concise activation of a deep neuronal structure. The optogenetic design presented here thus opens a promising avenue for studying the function of deep brain structures.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».