Enhanced detection sensitivity of neuronal activity patterns using CaMPARI1 vs. CaMPARI2
Notice bibliographique
Résumé
Calcium-modulated photoactivatable ratiometric integrator (CaMPARI) is a calcium ion (Ca 2+ )- and light-dependent genetically encoded fluorescent activity integrator that can capture snapshots of neuronal activity through an irreversible process known as photoconversion. This unique property was previously used to label neurons based upon their tuning properties in order to map synaptic connectivity and to record large-scale neuronal activity in freely moving mice without attaching any mechanical device to them. The latest version of CaMPARI (CaMPARI2) was engineered to enhance the contrast generated by photoconverting the green protein to the activity-dependent red form and to reduce the Ca 2+ -independent photoconversion rate compared to the first generation of CaMPARI (CaMPARI1). However, here we show that this optimization process also resulted in reduced photoconversion efficiency of active neurons in the mouse cortex and hippocampus. Through side-by-side comparison of the two CaMPARI sensors under several experimental conditions, we show that CaMPARI1 exhibits a substantially higher red-to-green ratio in active cells than CaMPARI2. In addition, we show that CaMPARI1 also functions as a more sensitive traditional Ca 2+ sensor than CaMPARI2 by producing larger activity-driven dynamic fluorescence changes in the observed neurons. Therefore, we conclude that during the optimization process of CaMPARI2, some of the sensor’s characteristics were not predicted properly by in vitro screening assays, and therefore in vivo screening and validation steps should be included in future optimization attempts to increase the predictability of screening pipelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».