(G*) Multi-modal PET-MR imaging of the selective activation of serotonergic neurons in living rodent brains with DREADD technology
Notice bibliographique
Résumé
The main advantage of hybrid PET-MR imaging systems is the ability to correlate anatomical with metabolic information directly. The bulk of commercially available PET-MR systems are quite large and expensive and mostly used on humans rather than for preclinical animal studies. This has led to a gap of knowledge in PET-MR imaging of small animal models used in preclinical research. Our work takes advantage of a new imaging system developed by Cubresa called 'NuPET'. This device is a MR-compatible PET scanner placed around the subject while they are within the toroidal bore of a MR scanner. With this equipment we are attempting to demonstrate the selective activation of serotonergic neurons in living rodent brains. To specify which neurons are to be activated, we use Designed Receptors Exclusively Activated by Designer Drug (DREADD) technology. These DREADDs are designer G-protein-coupled receptors. Neurons at the site of a stereotactic injection are transfected with a viral vector containing the proteins necessary to force expression of DREADDs in genetically modified rats. These may then be activated by administering the designer drug clozapine-N-oxide (CNO). This technique allows for precise spatiotemporal control of receptor signaling in vivo. Over two experiments (N=5, N=2) we have attempted to image the effect of DREADDs-mediated excitation of 5-HT neurons in rats. Voxel-based analysis of the data thus far show no confirmed statistically significant differences between rats given saline and those given CNO. Numerous methodological issues have been discovered within the experimental design, and are being addressed for a new trial of the technique and technology. The authors wish to acknowledge funding from NSERC partnership grants, Mitacs, Cubresa, and Research Manitoba.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».