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Enregistrement W2283116424 · doi:10.1523/jneurosci.3484-15.2016

A Bright and Fast Red Fluorescent Protein Voltage Indicator That Reports Neuronal Activity in Organotypic Brain Slices

2016· article· en· W2283116424 sur OpenAlexafffund
Ahmed S. Abdelfattah, Samouil L. Farhi, Yongxin Zhao, Daan Brinks, Peng Zou, Araya Ruangkittisakul, Jelena Platiša, Vincent A. Pieribone, Klaus Ballanyi, Adam E. Cohen, Robert E. Campbell

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesMinistry of Advanced Education, Government of AlbertaHoward Hughes Medical InstituteUniversity of AlbertaNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésFluorescenceVoltage-sensitive dyeOptogeneticsTemporal resolutionChannelrhodopsinBiophysicsGreen fluorescent proteinFluorescent proteinElectrophysiologyHippocampal formationFluorescence-lifetime imaging microscopyNeuroscienceChemistryBiologyOpticsPhysicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical imaging of voltage indicators based on green fluorescent proteins (FPs) or archaerhodopsin has emerged as a powerful approach for detecting the activity of many individual neurons with high spatial and temporal resolution. Relative to green FP-based voltage indicators, a bright red-shifted FP-based voltage indicator has the intrinsic advantages of lower phototoxicity, lower autofluorescent background, and compatibility with blue-light-excitable channelrhodopsins. Here, we report a bright red fluorescent voltage indicator (fluorescent indicator for voltage imaging red; FlicR1) with properties that are comparable to the best available green indicators. To develop FlicR1, we used directed protein evolution and rational engineering to screen libraries of thousands of variants. FlicR1 faithfully reports single action potentials (∼3% ΔF/F) and tracks electrically driven voltage oscillations at 100 Hz in dissociated Sprague Dawley rat hippocampal neurons in single trial recordings. Furthermore, FlicR1 can be easily imaged with wide-field fluorescence microscopy. We demonstrate that FlicR1 can be used in conjunction with a blue-shifted channelrhodopsin for all-optical electrophysiology, although blue light photoactivation of the FlicR1 chromophore presents a challenge for applications that require spatially overlapping yellow and blue excitation. SIGNIFICANCE STATEMENTFluorescent-protein-based voltage indicators enable imaging of the electrical activity of many genetically targeted neurons with high spatial and temporal resolution. Here, we describe the engineering of a bright red fluorescent protein-based voltage indicator designated as FlicR1 (fluorescent indicator for voltage imaging red). FlicR1 has sufficient speed and sensitivity to report single action potentials and voltage fluctuations at frequencies up to 100 Hz in single-trial recordings with wide-field microscopy. Because it is excitable with yellow light, FlicR1 can be used in conjunction with blue-light-activated optogenetic actuators. However, spatially distinct patterns of optogenetic activation and voltage imaging are required to avoid fluorescence artifacts due to photoactivation of the FlicR1 chromophore.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations151
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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