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Enregistrement W4410195494 · doi:10.1016/j.cell.2026.03.051

A spatial code governs olfactory receptor choice and aligns sensory maps in the nose and brain

2025· preprint· en· W4410195494 sur OpenAlexaff
David H. Brann, Tatsuya Tsukahara, Cyrus Tau, Dennis Kalloor, Rylin W. Lubash, Nell Klimpert, Mihály Köllő, Martín Escamilla-Del-Arenal, Bogdan Bintu, Thomas Bozza, Sandeep Robert Datta

Notice bibliographique

RevueCell · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesOffice of Extramural Research, National Institutes of HealthNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésSensory systemCode (set theory)Olfactory systemNeuroscienceNoseOlfactory receptorComputer scienceBiologyAnatomyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although topographical maps organize many peripheral sensory systems, mouse olfactory sensory neurons (OSNs) are thought to randomly choose which one of ∼1,100 possible olfactory receptors (ORs) to express, with spatial organization in the olfactory epithelium limited to a handful of broad anatomical "zones" that modestly restrict OR choice. Here, we reveal that each OR is instead expressed at a unique mean dorsoventral position, thereby instantiating a stereotyped receptor map in the olfactory epithelium. OSN dorsoventral identities are encoded by a coherent gene expression program, which includes key transcription factors and axon guidance molecules; use of this program reflects a dorsoventral gradient in retinoic acid signaling, translates each physical location into a spatially appropriate distribution of potential OR choices, and aligns receptor maps in the nose and brain. Spatial order in the olfactory system, therefore, arises from a continuously varying transcriptional code that precisely organizes the many discrete channels responsible for smell.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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