Optogenetic approaches for functional mouse brain mapping
Notice bibliographique
Résumé
To better understand the connectivity of the brain, it is important to map both structural and functional connections between neurons and cortical regions. In recent years, a set of optogenetic tools have been developed that permit selective manipulation and investigation of neural systems. These tools have enabled the mapping of functional connections between stimulated cortical targets and other brain regions. Advantages of the approach include the ability to arbitrarily stimulate brain regions that express opsins, allowing for brain mapping independent of behavior or sensory processing. The ability of opsins to be rapidly and locally activated allows for investigation of connectivity with spatial resolution on the order of single neurons and temporal resolution on the order of milliseconds. Optogenetic methods for functional mapping have been applied in experiments ranging from in vitro investigation of microcircuits, to in vivo probing of inter-regional cortical connections, to examination of global connections within the whole brain. We review recently developed functional mapping methods that use optogenetic single-point stimulation in the rodent brain and employ cellular electrophysiology, evoked motor movements, voltage sensitive dyes (VSDs), calcium indicators, or functional magnetic resonance imaging (fMRI) to assess activity. In particular we highlight results using red-shifted organic VSDs that permit high temporal resolution imaging in a manner spectrally separated from Channelrhodopsin-2 (ChR2) activation. VSD maps stimulated by ChR2 were dependent on intracortical synaptic activity and were able to reflect circuits used for sensory processing. Although the methods reviewed are powerful, challenges remain with respect to finding approaches that permit selective high temporal resolution assessment of stimulated activity in animals that can be followed longitudinally.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».