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Enregistrement W4396938470 · doi:10.1089/zeb.2023.0045

A Simple Tube Escape Assay to Test Learning and Memory in Zebrafish with Minimized Habituation

2024· article· en· W4396938470 sur OpenAlexaff
Dilan Wellalage Don, T. Kim, Bin Na Hong, Jeong-Soo Lee, Tong Ho Kang, Robert Gerlai, Cheol‐Hee Kim

Notice bibliographique

RevueZebrafish · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabituationZebrafishBiologySimple (philosophy)Tube (container)Test (biology)NeuroscienceMaterials scienceEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various methods have been used in rodents to evaluate learning and memory. Although much less frequently used, the zebrafish emerges as an alternative model organism in this context. For example, it allows assessing potential behavioral deficits because of neurodevelopmental disorders or environmental neurotoxins. A variety of learning tasks have been employed in previous studies that required extensive habituation and training sessions. Here, we introduce a simpler and faster method to evaluate learning and memory of zebrafish with minimum habituation. A new apparatus, a transparent L-shaped tube, was developed in which we trained each zebrafish to swim through a long arm and measured the time to swim through this arm. We demonstrate that in this task, zebrafish could acquire both short-term (1 h) and long-term memory (4 days). We also studied learning and memory of a gene knockout (KO) zebrafish that showed social impairments related to autism. We found KO mutant zebrafish to show a quantitative impairment in habituation, learning, and memory performance compared with wild-type control fish. In conclusion, we established a novel learning apparatus and sensitive paradigm that allowed us to evaluate learning and memory of adult zebrafish that required only a brief habituation period and minimal training.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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