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Enregistrement W4383059088 · doi:10.1101/pdb.top108159

Cell Biology Techniques for Studying<i>Drosophila</i>Peripheral Glial Cells

2023· article· en· W4383059088 sur OpenAlexaff
Katherine Clayworth, Mary Gilbert, Vanessa J. Auld

Notice bibliographique

RevueCold Spring Harbor Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect symbiosis and bacterial influences
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunolabelingBiologyDrosophila melanogasterDevelopmental biologyModel organismSystems biologyCell biologyPeripheral nervous systemNeuroscienceComputational biologyCentral nervous systemImmunologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glial cells are essential for the proper development and functioning of the peripheral nervous system (PNS). The ability to study the biology of glial cells is therefore critical for our ability to understand PNS biology and address PNS maladies. The genetic and proteomic pathways underlying vertebrate peripheral glial biology are understandably complex, with many layers of redundancy making it sometimes difficult to study certain facets of PNS biology. Fortunately, many aspects of vertebrate peripheral glial biology are conserved with those of the fruit fly,Drosophila melanogaster. With simple and powerful genetic tools and fast generation times,Drosophilapresents an accessible and versatile model for studying the biology of peripheral glia. We introduce here three techniques for studying the cell biology of peripheral glia ofDrosophilathird-instar larvae. With fine dissection tools and common laboratory reagents, third-instar larvae can be dissected, with extraneous tissues removed, revealing the central nervous system (CNS) and PNS to be processed using a standard immunolabeling protocol. To improve the resolution of peripheral nerves in thez-plane, we describe a cryosectioning method to achieve 10- to 20-µm thick coronal sections of whole larvae, which can then be immunolabeled using a modified version of standard immunolabeling techniques. Finally, we describe a proximity ligation assay (PLA) for detecting close proximity between two proteins—thus inferring protein interaction—in vivo in third-instar larvae. These methods, further described in our associated protocols, can be used to improve our understanding ofDrosophilaperipheral glia biology, and thus our understanding of PNS biology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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