The <i>foraging</i> gene of <i>Drosophila melanogaster</i>: Spatial‐expression analysis and sucrose responsiveness
Notice bibliographique
Résumé
The ability to identify and respond to food is essential for survival, yet little is known about the neural substrates that regulate natural variation in food-related traits. The foraging (for) gene in Drosophila melanogaster encodes a cGMP-dependent protein kinase (PKG) and has been shown to function in food-related traits. To investigate the tissue distribution of FOR protein, we generated an antibody against a common region of the FOR isoforms. In the adult brain we localized FOR to neuronal clusters and projections including neurons that project to the central complex, a cluster within the dorsoposterior region of the brain hemispheres, a separate cluster medial to optic lobes and lateral to brain hemispheres, a broadly distributed frontal-brain cluster, axon bundles of the antennal nerve and of certain subesophageal-ganglion nerves, and the medulla optic lobe. These newly described tissue distribution patterns of FOR protein provide candidate neural clusters and brain regions for investigation of neural networks that govern foraging-related traits. To determine whether FOR has a behavioral function in neurons we expressed UAS-for in neurons using an elav-gal4 driver and measured the effect on adult sucrose responsiveness (SR), known to be higher in rovers than sitters, the two natural variants of foraging. We found that pan-neuronal expression of for caused an increase in the SR of sitters, demonstrating a neural function for PKG in this food-related 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».