A programmable platform for sub-second multichemical dynamic stimulation and neuronal functional imaging in<i>C. elegans</i>
Notice bibliographique
Résumé
Caenorhabditis elegans (C. elegans) is a prominent model organism in neuroscience, as its small stereotyped nervous system offers unique advantages for studying neuronal circuits at the cellular level. Characterizing temporal dynamics of neuronal circuits is essential to fully understand neuronal processing. Characterization of the temporal dynamics of chemosensory circuits requires a precise and fast method to deliver multiple stimuli and monitor the animal's neuronal activity. Microfluidic platforms have been developed that offer an improved control of chemical delivery compared to manual methods. However, stimulating an animal with multiple chemicals at high speed is still difficult. In this work, we have developed a platform that can deliver any sequence of multiple chemical reagents, at sub-second resolution and without cross-contamination. We designed a network of chemical selectors wherein the chemical selected for stimulation is determined by the set of pressures applied to the chemical reservoirs. Modulation of inlet pressures has been automated to create robust, programmable sequences of subsecond chemical pulses. We showed that stimulation with sequences of different chemicals at the second to sub-second range can generate different neuronal activity patterns in chemosensory neurons; we observed previously unseen neuronal responses to a controlled chemical stimulation. Because of the speed and versatility of stimulus generated, this platform opens new possibilities to investigate neuronal circuits.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».