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Enregistrement W4412347335 · doi:10.1126/sciadv.adv7576

Structural and genetic determinants of zebrafish functional brain networks

2025· article· en· W4412347335 sur OpenAlexaff
Antoine Légaré, Mado Lemieux, Vincent Boily, Sandrine Poulin, Arthur Légaré, Patrick Desrosiers, Paul De Koninck

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversité LavalGrain Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceZebrafishConnectomeNeuroimagingBiologyCalcium imagingVertebrateModularity (biology)Functional connectivityComputer scienceEvolutionary biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Network science has revealed universal brain connectivity principles across species. However, several macroscopic network features established in human neuroimaging studies remain underexplored at cellular scales in small animal models. Here, we use whole-brain calcium imaging in larval zebrafish to investigate the structural and genetic basis of functional brain networks. Mesoscopic functional connectivity (FC) robustly captures the individuality of larvae and reflects structural connectivity (SC) derived from single-neuron reconstructions. Several connectome properties, including diffusion mechanisms and indirect pathways, predict interregional correlations. SC and FC share a hierarchical modular architecture, with structural modules shaping spontaneous and stimulus-driven activity patterns. Visual stimuli and tail monitoring reveal a functional gradient that coincides with sensorimotor functions. Last, regional expression levels of specific genes predict interregional FC. Our findings reproduce key mammalian brain network features, demonstrating larval zebrafish as a powerful model for studying large-scale network phenomena in a small and optically accessible vertebrate brain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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