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Enregistrement W2989463336 · doi:10.7554/elife.20713.028

Author response: Neural circuitry coordinating male copulation

2016· peer-review· en· W2989463336 sur OpenAlexaff
Hania J. Pavlou, Andrew C. Lin, Megan C. Neville, Tetsuya Nojima, Fengqiu Diao, Brian E. Chen, Benjamin H. White, Stephen F. Goodwin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDoublesexCourtshipBiologyDrosophila (subgenus)NeuroscienceBiological neural networkGeneGeneticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Idioms and love songs often euphemistically refer to “the birds and the bees”. Yet for neurobiologists interested in uncovering basic facts about sex and reproduction, the fruit fly has proven much more informative. Male fruit flies court females with a series of “hard-wired” or genetically programmed behaviors. One gene called doublesex generates differences in the anatomy and behavior of males and females in many animal species. In male fruit flies, the doublesex gene is active in roughly 650 neurons, with specific groups of cells controlling distinct steps of the courtship ritual. However, it was not understood how the different steps involved in copulation were coordinated to ensure a successful mating. Pavlou et al. have now identified a circuit of doublesex-expressing neurons that controls copulation itself. The circuit, which is in the fruit fly’s equivalent of the spinal cord, is made up of three types of neurons: motor neurons, inhibitory interneurons and mechanosensory neurons. The motor neurons coordinate the joining of the male’s genitals with those of the female. The inhibitory interneurons promote the release of the male’s genitals by opposing the motor neurons, while the mechanosensory neurons possibly coordinate the activity of the other neurons to generate the correct sequence of events needed for copulation. Pavlou et al. also showed that the mechanism that controls how the male attaches to and detaches from the female is independent of ejaculation, indicating that the mechanics of copulation are separate from those of reproduction. A future challenge will be to understand how command centres in the brain combine these signals with sensory feedback to enable males to execute and modify their copulation-related behaviors. Identifying neural circuits that drive behaviors in fruit flies provide insights into the universal principles by which a nervous system can coordinate complex motor behaviors such as walking and flying.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3700,146

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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