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Enregistrement W4361190358 · doi:10.7554/elife.85521

Origin of wiring specificity in an olfactory map revealed by neuron type–specific, time-lapse imaging of dendrite targeting

2023· article· en· W4361190358 sur OpenAlexfundno aff
Kenneth Kin Lam Wong, Tongchao Li, Tian-Ming Fu, Gaoxiang Liu, Cheng Lyu, Sayeh Kohani, Qijing Xie, David J. Luginbuhl, Srigokul Upadhyayula, Eric Betzig, Liqun Luo

Notice bibliographique

RevueeLife · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institutes of HealthPhilomathia FoundationChan Zuckerberg InitiativeHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésDendrite (mathematics)NeuroscienceBiologySomaBiological neural networkNeuronOlfactory systemLineage (genetic)AnatomyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

olfactory glomerular map begins with the patterning of projection neuron (PN) dendrites at the early pupal stage. To better understand the origin of wiring specificity of this map, we created genetic tools to systematically characterize dendrite patterning across development at PN type-specific resolution. We find that PNs use lineage and birth order combinatorially to build the initial dendritic map. Specifically, birth order directs dendrite targeting in rotating and binary manners for PNs of the anterodorsal and lateral lineages, respectively. Two-photon- and adaptive optical lattice light-sheet microscope-based time-lapse imaging reveals that PN dendrites initiate active targeting with direction-dependent branch stabilization on the timescale of seconds. Moreover, PNs that are used in both the larval and adult olfactory circuits prune their larval-specific dendrites and re-extend new dendrites simultaneously to facilitate timely olfactory map organization. Our work highlights the power and necessity of type-specific neuronal access and time-lapse imaging in identifying wiring mechanisms that underlie complex patterns of functional neural maps.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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