Functional imaging and connectome analyses reveal organizing principles of taste circuits in <i>Drosophila</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Taste is crucial for many innate and learned behaviors. In the fly, taste impacts feeding, oviposition, locomotion, mating, and memory formation, to name a few. These diverse roles may necessitate the apparent distributed nature of taste responses across different circuits in the fly brain, leading to complexity that has hindered attempts to deduce unifying principles of taste processing and coding. Here, we combine information from the whole brain connectome with functional calcium imaging to examine the neural representation of taste at early steps of processing. We find that the representation of taste quality remains largely segregated in cholinergic and GABAergic local interneurons (LNs) that are directly postsynaptic to taste sensory neurons of the labellum. Although some taste projection neurons (TPNs) projecting to superior protocerebrum receive direct inputs from sensory neurons, many receive primarily indirect taste inputs via cholinergic LNs. Moreover, we found that cholinergic interneurons appear to function as nodes to convey feedforward information to dedicated sets of morphologically similar TPNs. Examining a small number of representative TPNs suggests that taste information remains mostly segregated at this level as well. Together, these studies suggest a previously unappreciated logic in the organization of fly taste circuits.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».