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Record W2995152447

The role of different subtypes of olfactory bulb interneurons in olfactory behavior

2019· article· en· W2995152447 on OpenAlexfundno aff
Sarah Malvaut

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typearticle
Languageen
FieldNeuroscience
TopicOlfactory and Sensory Function Studies
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health ResearchCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversité Pierre et Marie CurieInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain Canada
KeywordsOlfactory bulbOlfactory systemNeuroscienceBiologyOlfactionOlfactory perceptionCommunicationPsychologyCentral nervous system
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le bulbe olfactif (BO) représente dans le cerveau le premier relai dans le traitement des informations olfactives. Au niveau de cette structure, plusieurs types de neurones sont impliqués dans la modulation de l’information odorante, avant même que celle-ci ne soit envoyée vers des structures corticales supérieures. Parmi eux se trouvent les cellules granulaires (CGs), une population d’interneurones régulant de manière importante l’activité des cellules principales du BO. De manière intéressante, le BO est capable à l’âge adulte de produire et régénérer une partie de sa population interneuronale via le processus de neurogénèse adulte. Il est ainsi possible de faire la distinction entre les CGs générées au cours de la période postnatale (CGs postnatales) des CGs générées à l’âge adulte (CGs nouvellement générées). Le rôle que jouent ces CGs dans le traitement olfactif mais aussi dans les différents comportements olfactifs a pendant très longtemps donné lieu à des interprétations contradictoires. Le manque de cohérence au niveau des données peut s’expliquer par le fait que pendant longtemps, les CGs ont été considérées comme étant une population homogène de cellules. Néanmoins, des études ont montré que les CGs peuvent exprimer différents marqueurs neurochimiques. Notamment, nous nous sommes intéressés dans le cadre de notre étude à deux de ces marqueurs : la protéine kinase calcium calmoduline dépendante IIα (CaMKIIα) et la Calrétinine (CR). Une telle hétérogénéité au sein des cellules interneuronales du BO pourrait également refléter une hétérogénéité fonctionnelle, chaque sous-population de CGs pouvant contribuer de façon propre et unique au traitement des informations olfactives et donc au comportement olfactif. Dans la première partie de ces travaux, nous avons étudié le rôle fonctionnel des cellules exprimant la CaMKIIα et l’avons comparé à la population générale de CGs. De manière intéressante, nous montrons que, bien que ces deux populations de cellules soient en tous points semblables au niveau morphologique, les cellules CaMKIIα reçoivent un niveau d’inhibition moindre par rapport à leurs homologies négatives, les rendant plus susceptibles d’être activées suite à des tâches comportementales spécifiques. De plus, l’inhibition spécifique des cellules CaMKIIα- positive entraine une perturbation des performances de discrimination fine. Dans la seconde partie de ces travaux, nous nous sommes intéressés cette foisci à la sous-population de CGs exprimant la CR, en tenant compte également de la période développementale de ces cellules (i.e CGs post-natales ou nouvellement générées). Nous montrons que les cellules nouvellement générées exprimant ou non la CR, ainsi que les cellules CR-positives postnatales diffèrent quant à leurs propriétés électrophysiologiques. De plus, tout comme les cellules exprimant la CaMKIIα, les cellules exprimant la CR présentent un niveau d’activation plus important à la suite de certaines tâches comportementales et sont également nécessaires à la bonne réalisation de tâches de discrimination olfactive.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.005

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.198
Teacher spread0.166 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2019
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