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Enregistrement W2800678425 · doi:10.1101/131490

A descending pathway facilitates undulatory wave propagation in <i>Caenorhabditis elegans</i> through gap junctions

2017· preprint· en· W2800678425 sur OpenAlexafffund
Tianqi Xu, Jing Huo, Shuai Shao, Michelle D. Po, Taizo Kawano, Yangning Lu, Min Wu, Mei Zhen, Quan Wen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésNeuroscienceCaenorhabditis elegansCentral pattern generatorElectrical SynapsesOptogeneticsMotor neuronBiologyBiological neural networkComputer sciencePhysicsGap junctionRhythmSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Descending signals from the brain play critical roles in controlling and modulating locomotion kinematics. In the Caenorhabditis elegans nervous system, descending AVB premotor interneurons exclusively form gap junctions with B-type motor neurons that drive forward locomotion. We combined genetic analysis, optogenetic manipulation, and computational modeling to elucidate the function of AVB-B gap junctions during forward locomotion. First, we found that some B-type motor neurons generated intrinsic rhythmic activity, constituting distributed central pattern generators. Second, AVB premotor interneurons drove bifurcation of B-type motor neuron dynamics, triggering their transition from stationary to oscillatory activity. Third, proprioceptive couplings between neighboring B-type motor neurons entrained the frequency of body oscillators, forcing coherent propagation of bending waves. Despite substantial anatomical differences between the worm motor circuit and those in higher model organisms, we uncovered converging principles that govern coordinated locomotion. Significance Statement A deep understanding of the neural basis of motor behavior must integrate neuromuscular dynamics, mechanosensory feedback, as well as global command signals, to predict behavioral dynamics. Here, we report on an integrative approach to defining the circuit logic underlying coordinated locomotion in C. elegans. Our combined experimental and computational analysis revealed that (1) motor neurons in C. elegans could function as intrinsic oscillators; (2) Descending inputs and proprioceptive couplings work synergistically to facilitate the sequential activation of motor neuron activities, allowing bending waves to propagate efficiently along the body. Our work thus represents a key step towards an integrative view of animal locomotion.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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