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Enregistrement W4414061620 · doi:10.1016/j.celrep.2025.116255

Multimode neural population coding of diverse innate fear response by mitral and tufted cells

2025· article· en· W4414061620 sur OpenAlexaff
Xu Han, Haoyang Yuan, Hengyi Song, Yunlong Pan, Zhouyue Wu, Shuaishuai Wang, Yifan Luo, Lishan Lin, Pengxiang Min, Yue Yue, Xiang Chen, Kezhong Zhang, Kohji Fukunaga, Takuya Sasaki, Xingfeng Mao, Han Feng, Ying‐Mei Lu

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNanjing Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCalcium imagingENCODEOlfactory bulbPopulationOptogeneticsInnate immune systemNeural coding

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurons that encode odor information are fundamental to innate fear processes, yet how mitral/tufted (M/T) cells encode innate fear remains unknown. Here, we identify three different response patterns of M/T cells in the dorsal olfactory bulb (dOB) during active avoidance elicited by non-dehydrogenated 2,4,5-trimethylthiazole (nTMT) through in vivo calcium imaging and multielectrode recordings in mice, including enhanced responses, suppressed responses, and no response. Remarkably, suppressed response M/T cells encode active avoidance, whereas suppressed and enhanced response M/T cells jointly encode passive freezing. Our results show that cyclin-dependent kinase 5 (Cdk5) deficiency reduces the mean firing rate (MFR) of M/T cells and alters the intrinsic encoding patterns of M/T cells in nTMT-induced abnormal avoidance and freezing behaviors, and these changes can be rescued by activating dOB M/T cells. These results reveal multimodal neural population coding characteristics of innate fear in the dOB.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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