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Enregistrement W2989186970 · doi:10.7554/elife.37167.028

Author response: A complex peripheral code for salt taste in Drosophila

2018· peer-review· en· W2989186970 sur OpenAlexaff
Alexandria Jaeger, Molly Stanley, Zachary F. Weiss, Pierre‐Yves Musso, Rachel C.W. Chan, Han Zhang, Damian Feldman-Kiss, Michael D. Gordon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrosophila (subgenus)TasteCode (set theory)BiologyPeripheralNeuroscienceZoologyGeneticsComputer scienceMedicineInternal medicineProgramming languageGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salt is essential for our survival, but too much can kill us. Our taste system has therefore evolved two different pathways to help us maintain balance. Low concentrations (like the salt on our chips) activate a pathway that makes us want to eat. But high concentrations (like the salt in seawater) activate pathways that do the opposite. The nervous system takes on the role of detecting salt and encoding the information in a way that the brain can use. One specific type of cell detects each of the four other tastes: sweet, bitter, sour, and umami. But salt, with its two sensing pathways, is the exception to this rule. Previous work has examined salt taste responses in flies, but the picture is incomplete. In flies, one type of taste neuron uses a different signaling mechanism to the others, suggesting that it might play a special role. So here, Jaeger, Stanley et al. asked how fly sensory cells encode salt information for the brain, and what those unusual neurons are for. Mapping the taste receptor neurons in the tongue-like structure of the fly, the proboscis, revealed that salt information is not restricted to one or two types of cell. In fact, all five types of neurons tested (covering more than 90% of all the taste neurons present in flies) responded to salt in some way. Of these, two ‘low salt’ cell types made the fly want to eat salt, and two ‘high salt’ cell types made the fly want to avoid it. One of these high salt cell types was the unusual taste neuron identified previously. Rather than always encoding high salt as 'bad', the message from this type of cell changed depending on the diet of the fly. Salt-deprived flies ignored the activity of that cell type altogether. This complex way of encoding taste allowed the fly to change its behavior depending on how much salt it needed. This work opens new questions, like how do the fly's neuronal circuits process this complex salt code? And how do the ‘high salt’ cells achieve their negative effect only when the need for salt is low? Understanding more about this system could lead to a better understanding of why our own brains enjoy salty foods so much.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1830,061

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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