3-D-365 - Investigation of periaqueductal gray circuitry in larval zebrafish
Notice bibliographique
Résumé
Authors: Michael Martin¹, Jordan Guerguiev¹, Nicholas Guilbeault², Venkatesh Krishna¹, Tod Thiele¹ ¹University of Toronto, ²University of Toronto Scarborough Abstract: As animals move through their environment, they work towards their goals and to avoid danger. If an animal detects a threat, it must decide on an appropriate response. The responses appear different between animals; however they all aim to increase the organism's chance of survival. The neural structures involved in these decisions and responses are so crucial that they are present in organisms across the animal kingdom. One such structure is the periaqueductal gray (PAG), found in the vertebrate midbrain. It is essential for any behavioural response to threatening stimuli, but due to its location deep in the brain, simultaneous investigation of the entire PAG has proved challenging. Larval zebrafish offer an excellent opportunity for in vivo imaging of the entire PAG due to their small size, optical accessibility, and the genetic tools available to researchers. To investigate PAG functional activity in the larval zebrafish brain I have created an experimental setup which allows for simultaneous presentation of visual stimuli, and observation of animal behaviour and neuronal activity. Additionally, I have developed an analysis pipeline for unsupervised clustering of neurons based on their activity to identify behaviour induced shifts in patterns of activity. I have identified a region in the midbrain which exhibits sustained activity in response to threatening stimuli and stains for canonical markers of the PAG, namely rln3 and penkA. Further investigation of this region will provide a more comprehensive understanding of how activity of the entire PAG affects behaviour.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».