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Enregistrement W4312599269 · doi:10.7554/elife.77029.sa2

Author response: Real time, in vivo measurement of neuronal and peripheral clocks in Drosophila melanogaster

2022· peer-review· en· W4312599269 sur OpenAlexaff
Peter S Johnstone, Maite Ogueta, Olga Akay, Inan Top, Sheyum Syed, Ralf Stanewsky, Deniz Top

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrosophila melanogasterPeripheralDrosophila (subgenus)BiologyNeuroscienceComputer scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The daily rhythms in our lives are driven by biological mechanisms called circadian clocks. These biological clocks are protein machines found in almost every cell and organ of the body, in nearly all living things, from fungi and plants to fruit flies and humans. These clocks control 24-hour cycles of gene activity and behaviour, and are kept in-time by so-called ‘master clocks’ in the brain. Ideally, scientists would be able to observe how circadian clocks work in different parts of the brain in a living animal and track changes throughout the day, as the animal performs different behaviours. However, the tools that are currently available to study circadian clocks do not allow this. To overcome this difficulty, Johnstone et al. used fruit flies to develop a new method that allows scientists to measure the oscillations of the circadian clocks in the brain in real time. Circadian clocks are composed of proteins called ‘transcription factors’ that activate different genes throughout the day, producing different proteins at different times. Transcription factors control the activity of genes by binding to DNA sequences called ‘promoters’ and switching the genes regulated by these promoters on or off. Knowing this, Johnstone et al. engineered fruit flies to carry the gene that codes for a protein called luciferase, which emits light, and placed it under the control of the promoter for the period gene, a gene that is regulated by the circadian clock. To prevent all of the cells in the fly from producing luciferase any time the period promoter was active, Johnstone et al. placed a second gene between the promoter and the luciferase gene. This second gene contains ‘stop’ sequences that prevent luciferase from being produced as long as the second gene is present. Importantly, this gene can be genetically removed from specific cells in live flies, so only these cells will produce luciferase. When Johnstone et al. removed the second gene from specific cells in the fly brain that are involved in controlling behaviours related to the circadian clocks, these cells started emitting light in cycles that reproduced the activity of the circadian clocks. Thus, by monitoring how the brightness of luciferase changed throughout the day in these flies, Johnstone et al. were able to reveal how the circadian clocks work in different parts of the fly brain. They found that each clock had slightly different cycling lengths, suggesting that the clocks work differently in different parts of the brain to control behaviour. Interestingly, Johnstone et al. found that if a key gene responsible for communication between cells was mutated, the effects of the mutation also varied in different parts of the brain. This suggests that different clocks respond differently to communication cues. Additionally, the results showed that circadian clock activity also changed with age: older flies had weaker circadian behaviours – fewer changes in both behavioural and genetic activity levels between the day and night – than younger animals. Johnstone et al.’s approach makes it possible to track a living animal’s circadian clocks in different parts of the brain and in different organs in real time without the need to dissect the animal. In the future, this method will help scientists understand the links between different circadian clocks, the genes associated with them, and the behaviours they control.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
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 savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,025

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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