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Enregistrement W3164261016 · doi:10.82308/14740

«In vitro» and «in vivo» advances in application of optogenetic techniques to non-human primates

2020· article· en· W3164261016 sur OpenAlexfundno aff
Elisha Krauss

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésOptogeneticsNeuroscienceBiologyIn vivoComputer scienceBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La recherche en neurosciences a été éclairée par l'application de protéines sensibles à la lumière, appelées opsines, dans la manipulation de la fonction neuronale. L'optogénétique a été prouvée efficace chez la souris, mais le transfert de cette technique chez les primates a donné des résultats décevants. Ces défis peuvent en grande partie être attribués à l'immense différence de taille entre le cerveau des rongeurs et celui des primates. D'autres défis, tels que l'immunité adaptative et la complexité accrue du cerveau, peuvent également y contribuer. Nous avons identifié et abordé plusieurs défis qui ont entravé le succès des manipulations optogénétiques chez les primates, y compris les difficultés dans la sélection d'un vecteur approprié, la qualité et l'efficacité des lots de vecteurs viraux peu fiables, les protocoles d'injection inefficaces, les lésions tissulaires et les artefacts dérivés de la lumière provenant d'une mauvaise conception d'optrode, ou une mauvaise propagation de la lumière dans les tissus cérébraux. Cette étude a cherché à résoudre ces problèmes par des études in vivo et in vitro, dans le but de produire une méthodologie définie pour l'optogénétique chez les primates non-humains. Afin de déterminer un vecteur optimal pour l'administration de transgène chez le primate, nous avons comparé l'efficacité de transduction d'un panel de 14 sérotypes différents du virus adéno-associé (AAV) sur des neurones différenciés des cellules souches embryonnaires Macaca fascicularis. AAV6 a finalement démontré l'efficacité de transduction la plus élevée, suivie par AAV2. Nous avons ensuite synthétisé des techniques fructueuses récentes afin de développer une méthodologie cohérente pour la manipulation in vivo de l'optogénétique chez les primates non-humains. Cela a engendré une stratégie d'injection virale en chaise, en utilisant des opsines possédant un spectre d'activation en rouge, et en fabriquant une fibre optique conique associée à des électrodes minces pour réduire les dommages tissulaires lors de l'insertion. Cette méthodologie a ensuite été utilisée in vivo et a réussi à réaliser une manipulation électrophysiologique optogénétique dans le noyau géniculé latéral du primate et une manipulation électrophysiologique et comportementale dans les centres oculomoteurs horizontaux et verticaux du tronc cérébral

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2020
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