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Enregistrement W2846461520 · doi:10.1534/g3.118.200560

Mushroom Body Specific Transcriptome Analysis Reveals Dynamic Regulation of Learning and Memory Genes After Acquisition of Long-Term Courtship Memory in <i>Drosophila</i>

2018· article· en· W2846461520 sur OpenAlexafffund
Spencer Jones, Kevin C. Nixon, Melissa C. Chubak, Jamie M. Kramer

Notice bibliographique

RevueG3 Genes Genomes Genetics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensChildren's Hospital of Western OntarioChildren’s Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésTranscriptomeMushroom bodiesBiologyGeneLong-term memoryDownregulation and upregulationGene expressionDrosophila melanogasterNeuroscienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The formation and recall of long-term memory (LTM) requires neuron activity-induced gene expression. Transcriptome analysis has been used to identify genes that have altered expression after memory acquisition, however, we still have an incomplete picture of the transcriptional changes that are required for LTM formation. The complex spatial and temporal dynamics of memory formation creates significant challenges in defining memory-relevant gene expression changes. The Drosophila mushroom body (MB) is a signaling hub in the insect brain that integrates sensory information to form memories across several different experimental memory paradigms. Here, we performed transcriptome analysis in the MB at two time points after the acquisition of LTM: 1 hr and 24 hr. The MB transcriptome was compared to biologically paired whole head (WH) transcriptomes. In both, we identified more transcript level changes at 1 hr after memory acquisition (WH = 322, MB = 302) than at 24 hr (WH = 23, MB = 20). WH samples showed downregulation of developmental genes and upregulation of sensory response genes. In contrast, MB samples showed vastly different changes in transcripts involved in biological processes that are specifically related to LTM. MB-downregulated genes were highly enriched for metabolic function. MB-upregulated genes were highly enriched for known learning and memory processes, including calcium-mediated neurotransmitter release and cAMP signaling. The neuron activity inducible genes Hr38 and sr were also specifically induced in the MB. These results highlight the importance of sampling time and cell type in capturing biologically relevant transcript level changes involved in learning and memory. Our data suggests that MB cells transiently upregulate known memory-related pathways after memory acquisition and provides a critical frame of reference for further investigation into the role of MB-specific gene regulation in memory.

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 seuil0,004

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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