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Enregistrement W2995152447

The role of different subtypes of olfactory bulb interneurons in olfactory behavior

2019· article· en· W2995152447 sur OpenAlexfundno aff
Sarah Malvaut

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversité Pierre et Marie CurieInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain Canada
Mots-clésOlfactory bulbOlfactory systemNeuroscienceBiologyOlfactionOlfactory perceptionCommunicationPsychologyCentral nervous system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le bulbe olfactif (BO) représente dans le cerveau le premier relai dans le traitement des informations olfactives. Au niveau de cette structure, plusieurs types de neurones sont impliqués dans la modulation de l’information odorante, avant même que celle-ci ne soit envoyée vers des structures corticales supérieures. Parmi eux se trouvent les cellules granulaires (CGs), une population d’interneurones régulant de manière importante l’activité des cellules principales du BO. De manière intéressante, le BO est capable à l’âge adulte de produire et régénérer une partie de sa population interneuronale via le processus de neurogénèse adulte. Il est ainsi possible de faire la distinction entre les CGs générées au cours de la période postnatale (CGs postnatales) des CGs générées à l’âge adulte (CGs nouvellement générées). Le rôle que jouent ces CGs dans le traitement olfactif mais aussi dans les différents comportements olfactifs a pendant très longtemps donné lieu à des interprétations contradictoires. Le manque de cohérence au niveau des données peut s’expliquer par le fait que pendant longtemps, les CGs ont été considérées comme étant une population homogène de cellules. Néanmoins, des études ont montré que les CGs peuvent exprimer différents marqueurs neurochimiques. Notamment, nous nous sommes intéressés dans le cadre de notre étude à deux de ces marqueurs : la protéine kinase calcium calmoduline dépendante IIα (CaMKIIα) et la Calrétinine (CR). Une telle hétérogénéité au sein des cellules interneuronales du BO pourrait également refléter une hétérogénéité fonctionnelle, chaque sous-population de CGs pouvant contribuer de façon propre et unique au traitement des informations olfactives et donc au comportement olfactif. Dans la première partie de ces travaux, nous avons étudié le rôle fonctionnel des cellules exprimant la CaMKIIα et l’avons comparé à la population générale de CGs. De manière intéressante, nous montrons que, bien que ces deux populations de cellules soient en tous points semblables au niveau morphologique, les cellules CaMKIIα reçoivent un niveau d’inhibition moindre par rapport à leurs homologies négatives, les rendant plus susceptibles d’être activées suite à des tâches comportementales spécifiques. De plus, l’inhibition spécifique des cellules CaMKIIα- positive entraine une perturbation des performances de discrimination fine. Dans la seconde partie de ces travaux, nous nous sommes intéressés cette foisci à la sous-population de CGs exprimant la CR, en tenant compte également de la période développementale de ces cellules (i.e CGs post-natales ou nouvellement générées). Nous montrons que les cellules nouvellement générées exprimant ou non la CR, ainsi que les cellules CR-positives postnatales diffèrent quant à leurs propriétés électrophysiologiques. De plus, tout comme les cellules exprimant la CaMKIIα, les cellules exprimant la CR présentent un niveau d’activation plus important à la suite de certaines tâches comportementales et sont également nécessaires à la bonne réalisation de tâches de discrimination olfactive.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
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