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Enregistrement W2618039899 · doi:10.7554/elife.29913

Distributed rhythm generators underlie Caenorhabditis elegans forward locomotion

2018· article· en· W2618039899 sur OpenAlexafffund
Anthony D. Fouad, Shelly Teng, Julian R Mark, Alice Liu, Pilar Álvarez-Illera, Hongfei Ji, Angelica Du, Priya D. Bhirgoo, Eli J. Cornblath, Sihui Asuka Guan, Christopher Fang‐Yen

Notice bibliographique

RevueeLife · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthLawrence Ellison FoundationUniversity of PennsylvaniaAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésOptogeneticsRhythmNeuroscienceCentral pattern generatorEntrainment (biomusicology)BiologyCaenorhabditis elegansBiological neural networkPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coordinated rhythmic movements are ubiquitous in animal behavior. In many organisms, chains of neural oscillators underlie the generation of these rhythms. In C. elegans, locomotor wave generation has been poorly understood; in particular, it is unclear where in the circuit rhythms are generated, and whether there exists more than one such generator. We used optogenetic and ablation experiments to probe the nature of rhythm generation in the locomotor circuit. We found that multiple sections of forward locomotor circuitry are capable of independently generating rhythms. By perturbing different components of the motor circuit, we localize the source of secondary rhythms to cholinergic motor neurons in the midbody. Using rhythmic optogenetic perturbation, we demonstrate bidirectional entrainment of oscillations between different body regions. These results show that, as in many other vertebrates and invertebrates, the C. elegans motor circuit contains multiple oscillators that coordinate activity to generate behavior.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations91
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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