Characterization of microfluidic clamps for immobilizing and imaging of <i>Drosophila melanogaster</i> larva's central nervous system
Notice bibliographique
Résumé
Drosophila melanogaster is a well-established model organism to understand biological processes and study human diseases at the molecular-genetic level. The central nervous system (CNS) of Drosophila larvae is widely used as a model to study neuron development and network formation. This has been achieved by using various genetic manipulation tools such as microinjection to knock down certain genes or over-express proteins for visualizing the cellular activities. However, visualization of an intact-live neuronal response in larva's Central Nervous System (CNS) is challenging due to robust digging/burrowing behaviour that impedes neuroimaging. To address this problem, dissection is used to isolate and immobilize the CNS from the rest of the body. In order to obtain a true physiological response from the Drosophila CNS, it is important to avoid dissection, while the larva should be kept immobilized. In this paper, a series of microfluidic clamps were investigated for intact immobilization of the larva. As a result, an optimized structure for rapid mechanical immobilization of Drosophila larvae for CNS imaging was determined. The clamping and immobilization processes were characterized by imaging and movement measurement of the CNS through the expression of genetically encoded Calcium sensor GCaMP5 in all sensory and cholinergic interneurons. The optimal structure that included two 3D constrictions inside a narrowed channel considerably reduced the internal CNS capsule movements. It restricts the CNS movement to 10% of the motion from a glued larva and allows motion of only 10 ± 30 μm over 350 s immobilization which was sufficient for CNS imaging. These larva-on-a-chip platforms can be useful for studying CNS responses to sensory cues such as sound, light, chemosensory, tactile, and electric/magnetic fields.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».