Axially decoupled photo-stimulation and two photon readout ( <i>ADePT</i> ) for mapping functional connectivity of neural circuits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract All-optical in vivo physiology enables three-dimensional interrogation of neural circuits function. Here, we introduce ADePT (Axially-Decoupled Photo-stimulation and Two-photon readout), a strategy that combines flexible optogenetic stimulation with neural activity imaging. ADePT achieves axially contained widefield patterned stimulation by coupling a digital micro-mirror device illuminated by a solid-state laser to a motorized holographic diffuser, while in parallel performing multiphoton imaging across different z-planes. As a proof of principle, we apply ADePT to map excitatory and inhibitory functional connectivity in the mouse early olfactory system. By controlling activity in individual glomeruli on the olfactory bulb surface and recording responses from output mitral and tufted cells in deeper layers, we identify cohorts of sister cells driven by the same parent glomerulus and analyze their distinct connectivity patterns. We further report specificity in the inhibitory circuitry, as we find that GABAergic/dopaminergic (DAT+) interneurons associated with different glomeruli selectively suppress baseline and odor-evoked activity in distinct mitral and tufted cell populations. Together, these results establish ADePT as a platform for high-throughput functional connectivity mapping in optically accessible brain regions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».