Microbes as part of ancestral neuronal circuits: Bacterial produced signals affect neurons controlling eating behavior in <i>Hydra</i>
Notice bibliographique
Résumé
Summary Although recent studies indicate the impact of microbes on the central nervous systems and behavior, it remains unclear how the relationship between the functionality of the nervous system, behavior and the microbiota arise. We studied the eating behavior of Hydra, a host that has a simple nervous system and a low-complexity microbiota. To identify the neuronal subpopulations involved, we used a subpopulation specific cell ablation system and calcium imaging. The role of the microbiota was uncovered by reducing the diversity of the natural microbiota. Here, we demonstrate that different neuronal subpopulations are functioning together to control the eating behavior. The microbiota participates in control of the eating behavior since germ-free or mono-colonized animals have drastic difficulties in mouth opening. This was restored by adding a full complement of the microbiota. In summary, we provide a mechanistic explanation of how the eating behavior is controlled in Hydra and how microbes can affect the neuronal circuit. Highlights - Multiple neuronal modules and their networks control complex behavior in an animal lacking a central nervous system. - Its associated microbes participate in these neuronal circuits and influence the eating behavior. - Disorganization of the microbiota negatively impacts this eating behavior. - Glutamate participates in an evolutionary ancient interkingdom language.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».