Genetic targeting and anatomical registration of neuronal populations in the zebrafish brain with a new set of BAC transgenic tools
Notice bibliographique
Résumé
Genetic access to small, reproducible sets of neurons is key to an understanding of the functional wiring of the brain. Here we report the generation of a new Gal4- and Cre-driver resource for zebrafish neurobiology. Candidate genes, including cell type-specific transcription factors, neurotransmitter-synthesizing enzymes and neuropeptides, were selected according to their expression patterns in small and unique subsets of neurons from diverse brain regions. BAC recombineering, followed by Tol2 transgenesis, was used to generate driver lines that label neuronal populations in patterns that, to a large but variable extent, recapitulate the endogenous gene expression. We used image registration to characterize, compare, and digitally superimpose the labeling patterns from our newly generated transgenic lines. This analysis revealed highly restricted and mutually exclusive tissue distributions, with striking resolution of layered brain regions such as the tectum or the rhombencephalon. We further show that a combination of Gal4 and Cre transgenes allows intersectional expression of a fluorescent reporter in regions where the expression of the two drivers overlaps. Taken together, our study offers new tools for functional studies of specific neural circuits in zebrafish.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».