An Intersectional Viral-Genetic Method for Fluorescent Tracing of Axon Collaterals Reveals Details of Noradrenergic Locus Coeruleus Structure
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the function of broadly projecting neurons depends on comprehensive knowledge of the distribution and targets of their axon collaterals. While retrograde tracers and, more recently, retrograde viral vectors have been used to identify efferent projections, they have limited ability to reveal the full pattern of axon collaterals from complex, heterogeneous neuronal populations. Here we describe TrAC (tracing axon collaterals), an intersectional recombinase-based viral-genetic strategy that allows simultaneous visualization of axons from a genetically defined neuronal population and a projection-based subpopulation. To test this new method, we have applied TrAC to analysis of locus coeruleus norepinephrine (LC-NE)-containing neurons projecting to medial prefrontal cortex (mPFC) and primary motor cortex (M1) in laboratory mice. TrAC allowed us to label each projection-based LC-NE subpopulation, together with all remaining LC-NE neurons, in isolation from other noradrenergic populations. This analysis revealed mPFC-projecting and M1-projecting LC-NE subpopulations differ from each other and from the LC as a whole in their patterns of axon collateralization. Thus, TrAC complements and extends existing axon tracing methods by permitting analyses that have not previously been possible with complex genetically defined neuronal populations.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».