A library of lineage-specific driver lines connects developing neuronal circuits to behavior in the Drosophila ventral nerve cord
Notice bibliographique
Résumé
Understanding developmental changes in neuronal lineages is crucial to elucidate how they assemble into functional neural networks. Studies investigating nervous system development in model systems have only focused on select regions of the CNS due to the limited availability of genetic drivers that target specific neuronal lineages throughout development and adult life. This has hindered our understanding of how distinct neuronal lineages interconnect to form neuronal circuits during development. Here, we present a split-GAL4 library composed of genetic driver lines, which we generated via editing the genomic locus of lineage-specific transcription factors and demonstrate that we can use this library to specifically target most individual neuronal hemilineages in the Drosophila ventral nerve cord (VNC) throughout development and into adulthood. Using these genetic driver lines, we found striking morphological changes in neuronal processes within a lineage during metamorphosis. We also demonstrated how neurochemical features of neuronal classes can be quickly assessed. Lastly, we documented behaviors elicited in response to optogenetic activation of individual neuronal lineages and generated a comprehensive lineage-behavior map of the entire fly VNC. Looking forward, this lineage-specific split-GAL4 driver library will provide the genetic tools needed to address the questions emerging from the analysis of the recent VNC connectome and transcriptome datasets.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».