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Record W3164261016 · doi:10.82308/14740

«In vitro» and «in vivo» advances in application of optogenetic techniques to non-human primates

2020· article· en· W3164261016 on OpenAlexfundno aff
Elisha Krauss

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typearticle
Languageen
FieldNeuroscience
TopicPhotoreceptor and optogenetics research
Canadian institutionsnot available
FundersMcGill University
KeywordsOptogeneticsNeuroscienceBiologyIn vivoComputer scienceBiotechnology

Abstract

fetched live from OpenAlex

La recherche en neurosciences a été éclairée par l'application de protéines sensibles à la lumière, appelées opsines, dans la manipulation de la fonction neuronale. L'optogénétique a été prouvée efficace chez la souris, mais le transfert de cette technique chez les primates a donné des résultats décevants. Ces défis peuvent en grande partie être attribués à l'immense différence de taille entre le cerveau des rongeurs et celui des primates. D'autres défis, tels que l'immunité adaptative et la complexité accrue du cerveau, peuvent également y contribuer. Nous avons identifié et abordé plusieurs défis qui ont entravé le succès des manipulations optogénétiques chez les primates, y compris les difficultés dans la sélection d'un vecteur approprié, la qualité et l'efficacité des lots de vecteurs viraux peu fiables, les protocoles d'injection inefficaces, les lésions tissulaires et les artefacts dérivés de la lumière provenant d'une mauvaise conception d'optrode, ou une mauvaise propagation de la lumière dans les tissus cérébraux. Cette étude a cherché à résoudre ces problèmes par des études in vivo et in vitro, dans le but de produire une méthodologie définie pour l'optogénétique chez les primates non-humains. Afin de déterminer un vecteur optimal pour l'administration de transgène chez le primate, nous avons comparé l'efficacité de transduction d'un panel de 14 sérotypes différents du virus adéno-associé (AAV) sur des neurones différenciés des cellules souches embryonnaires Macaca fascicularis. AAV6 a finalement démontré l'efficacité de transduction la plus élevée, suivie par AAV2. Nous avons ensuite synthétisé des techniques fructueuses récentes afin de développer une méthodologie cohérente pour la manipulation in vivo de l'optogénétique chez les primates non-humains. Cela a engendré une stratégie d'injection virale en chaise, en utilisant des opsines possédant un spectre d'activation en rouge, et en fabriquant une fibre optique conique associée à des électrodes minces pour réduire les dommages tissulaires lors de l'insertion. Cette méthodologie a ensuite été utilisée in vivo et a réussi à réaliser une manipulation électrophysiologique optogénétique dans le noyau géniculé latéral du primate et une manipulation électrophysiologique et comportementale dans les centres oculomoteurs horizontaux et verticaux du tronc cérébral

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.017

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.023
GPT teacher head0.314
Teacher spread0.291 · 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 designBench or experimental
Domainnot available
GenreReview

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
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