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Enregistrement W4402787286 · doi:10.1016/j.celrep.2024.114740

Position-independent functional refinement within the vagus motor topographic map

2024· article· en· W4402787286 sur OpenAlexfundno aff
Takuya Kaneko, Jonathan Boulanger-Weill, Adam J. Isabella, Cecilia B. Moens

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience of respiration and sleep
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentJapan Society for the Promotion of ScienceNational Institutes of HealthInstitute of GeneticsNational Institute of GeneticsNational Institute of Neurological Disorders and StrokeAmerican Heart Association
Mots-clésPosition (finance)NeuroscienceBiologyComputer scienceAnatomyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motor neurons in the central nervous system often lie in a continuous topographic map, where neurons that innervate different body parts are spatially intermingled. This is the case for the efferent neurons of the vagus nerve, which innervate diverse muscle and organ targets in the head and viscera for brain-body communication. It remains elusive how neighboring motor neurons with different fixed peripheral axon targets develop the separate somatodendritic (input) connectivity they need to generate spatially precise body control. Here, we show that vagus motor neurons in the zebrafish indeed generate spatially appropriate peripheral responses to focal sensory stimulation even when they are transplanted into ectopic positions within the topographic map, indicating that circuit refinement occurs after the establishment of coarse topography. Refinement depends on motor neuron synaptic transmission, suggesting that an experience-dependent periphery-to-brain feedback mechanism establishes specific input connectivity among intermingled motor populations.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,222 · 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
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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