A cGMP-Dependent Protein Kinase Gene, <i>foraging</i>, Modifies Habituation-Like Response Decrement of the Giant Fiber Escape Circuit in <i>Drosophila</i>
Notice bibliographique
Résumé
The Drosophila giant fiber jump-and-flight escape response is a model for genetic analysis of both the physiology and the plasticity of a sensorimotor behavioral pathway. We previously established the electrically induced giant fiber response in intact tethered flies as a model for habituation, a form of nonassociative learning. Here, we show that the rate of stimulus-dependent response decrement of this neural pathway in a habituation protocol is correlated with PKG (cGMP-Dependent Protein Kinase) activity and foraging behavior. We assayed response decrement for natural and mutant rover and sitter alleles of the foraging (for) gene that encodes a Drosophila PKG. Rover larvae and adults, which have higher PKG activities, travel significantly farther while foraging than sitters with lower PKG activities. Response decrement was most rapid in genotypes previously shown to have low PKG activities and sitter-like foraging behavior. We also found differences in spontaneous recovery (the reversal of response decrement during a rest from stimulation) and a dishabituation-like phenomenon (the reversal of response decrement evoked by a novel stimulus). This electrophysiological study in an intact animal preparation provides one of the first direct demonstrations that PKG can affect plasticity in a simple learning paradigm. It increases our understanding of the complex interplay of factors that can modulate the sensitivity of the giant fiber escape response, and it defines a new adult-stage phenotype of the foraging locus. Finally, these results show that behaviorally relevant neural plasticity in an identified circuit can be influenced by a single-locus genetic polymorphism existing in a natural population of Drosophila.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».