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Enregistrement W6901945806 · doi:10.6084/m9.figshare.23621565.v1

Additional file 3 of mTORC1-mediated acquisition of reward-related representations by hippocampal somatostatin interneurons

2023· article· en· W6901945806 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrelationHippocampal formationResponse inhibitionCoding (social sciences)Drug responseSomatostatinElectrophysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 3: Figure S3. SOM-INs with no response modulation; deceleration correlation of response types; activity correlation between cells; and response type determined across trials. A Three representative examples of SOM-IN responses with no modulation related to reward. Top: mean Ca2+ responses and speed as function of position for all trials in a session with reward zone indicated in green. Bottom: color-coded Ca2+ activity in each trial of the session. B Similar representation as in Fig. 3F of Ca2+ activity correlation with deceleration for SOM-INs with different response types, showing response-specific changes over training. C Mean activity correlation between all SOM-INs, showing less correlation in control mice relative to SOM-Rptor-KO mice. D Cell response identity matrix obtained with a subtype identification method based on significant difference of ΔF/F across trials at reward zone. Response identity for all cells over training sessions ordered by response type at end of training, showing a gradual acquisition of spatial coding related to reward location. Top of matrix: SOM-INs from control mice. Bottom: SOM-INs from SOM-Rptor-KO mice. E Distribution of cells with different response types at start and end of training for control and SOM-Rptor-KO mice using subtype identification method based on trials, showing presence of 4 response types in both mouse genotypes, but increases with training in number of cells with responses only in control mice. F Summary plot for all cells comparing response subtype changes across all training sessions using response classification methods based on analysis of mean or trial activity, showing greater response variability with trial analysis method in control mice. Details of statistical tests provided in Additional file 5: Table S1. * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001, ns not significant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8950,234

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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