<i>Visual circuitry for distance estimation in</i> Drosophila
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Animals must infer the three-dimensional structure of their environment from two-dimensional images on their retinas. In particular, visual cues like motion parallax and binocular disparity can be used to judge distances to objects. Studies across several animal models have found neural signals that correlate with visual distance, but the causal role of these neurons in distance estimation as well as the range of possible neural properties that can inform distance estimation have remained poorly understood. Here, we developed a novel high-throughput behavioral assay to identify neurons in the Drosophila visual system that are involved in distance estimation during free locomotion. We found that silencing the primary motion detectors in the fly visual system eliminated their ability to perceive distance, consistent with a reliance on motion parallax to judge distance. Through a targeted silencing screen of visual neurons during behavior and through in vivo two-photon microscopy, we identified a visual projection neuron that encodes the parallax signal in the relative motion of foreground and background. Interestingly, it differs from previously identified parallax-tuned neurons in its lack of direction selectivity both to moving bars and to moving backgrounds. This non-canonical tuning is interpretable in the context of parallax signals that the fly would likely encounter during naturalistic walking behavior. Our results demonstrate how both direction selective and non-direction selective feature-detecting neurons can contribute to distance estimation using parallax cues, providing a framework for considering broader classes of parallax-encoding neurons in distance estimation across visual systems.
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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 ».