The foraging gene coordinates brain and heart networks to modulate socially cued interval timing in Drosophila
Notice bibliographique
Résumé
The foraging gene (for) regulates behavioral plasticity and decision-making, influencing adaptive behaviors such as foraging, learning, and memory. In Drosophila melanogaster, we explore its role in interval timing behaviors, particularly mating duration. Two allelic variants, rover (forR) and sitter (forS), exhibit distinct effects: forR disrupts shorter mating duration (SMD) but not longer mating duration (LMD), while forS impairs LMD but not SMD. Transheterozygotes (forR/forS) disrupt both behaviors, revealing complex allelic interactions. Using single-cell RNA sequencing and knockdown experiments, we identify foraging expression in Pdfr-positive neurons and fru-positive heart cells as critical for LMD. While the gene is expressed in memory-related brain regions, its impact on LMD is mediated through peptidergic signaling and calcium dynamics in the heart. Social context-dependent calcium fluctuations, observed via CaLexA signals, are disrupted by foraging or Pdfr knockdown, impairing LMD. These findings highlight the foraging gene's role in integrating social cues with physiological states. This study demonstrates the foraging gene's pleiotropic roles in regulating interval timing through neural and non-neural mechanisms, offering insights into the genetic and environmental interplay underlying adaptive behaviors.
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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 ».