Comparative Neuromorphology of Purkinje Neurons Across Species
Notice bibliographique
Résumé
Neuromorphology of cells vary both across and within species, the differences of which contribute to a variety of cellular functions. Purkinje cells (PCs) in the cerebellum play a key role in the fine tuning of motor control and movement, and are characterized by their large soma and distinctive pattern of dendritic branching. However, outside of few selected taxa, the neuromorphology of PCs have not been well characterized. Here, we investigate PC neuromorphology in a representative reptile (leopard gecko), mammal (laboratory mouse), and bird (domestic chicken). Using a modified Golgi‐Cox protocol, differences in PC neuromorphology were quantified using Sholl and branched structure analyses. While PCs in all species demonstrated elaborate patterns of dendritic arborization, we quantified species‐specific differences in both cell size and branching complexity. The average dendritic length of PCs in geckos and mice were comparable, while those of chickens were almost twice as long. Chicken PCs are also characterized by a greater dendritic diameter and dendritic volume. Mouse and chicken PCs were significantly more complex than those of geckos, based on the number of dendritic terminals. Taken together, our findings demonstrate that even within the same cell type, there is considerable neuromorphological variation between species, potentially related to aspects of phylogeny, ecology, and functional morphology. Support or Funding Information Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) Discovery Grants 400358 to MKV and 2019‐04989 to CDCB
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».