文献

J-GLOBAL ID：201802240489259664   整理番号：18A1289287

Drosophila成体脳における神経回路マッピングのための統計的に代表的なアトラス【JST・京大機械翻訳】

A Statistically Representative Atlas for Mapping Neuronal Circuits in the Drosophila Adult Brain

著者 (11件)： Arganda-Carreras Ignacio (Institut Jean-Pierre Bourgin, INRA, AgroParisTech, CNRS, Universite Paris-Saclay) ,  Arganda-Carreras Ignacio (Ikerbasque, Basque Foundation for Science) ,  Arganda-Carreras Ignacio (Donostia International Physics Center) ,  Manoliu Tudor (Institut des Neurosciences Paris-Saclay, Universite Paris Sud, CNRS, Universite Paris-Saclay) ,  Mazuras Nicolas (Institut des Neurosciences Paris-Saclay, Universite Paris Sud, CNRS, Universite Paris-Saclay) ,  Schulze Florian (VRVis Zentrum fuer Virtual Reality und Visualisierung Forschungs-GmbH) ,  Iglesias Juan E. (Basque Center on Cognition, Brain and Language) ,  Buehler Katja (VRVis Zentrum fuer Virtual Reality und Visualisierung Forschungs-GmbH) ,  Jenett Arnim (Tefor Core Facility, Institut des Neurosciences Paris-Saclay, Universite Paris Sud, CNRS, Universite Paris-Saclay) ,  Rouyer Francois (Institut des Neurosciences Paris-Saclay, Universite Paris Sud, CNRS, Universite Paris-Saclay) ,  Andrey Philippe (Institut Jean-Pierre Bourgin, INRA, AgroParisTech, CNRS, Universite Paris-Saclay)
資料名： Frontiers in Neuroinformatics (Web)  (Frontiers in Neuroinformatics (Web))
巻： 12  ページ： 13  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7084A  ISSN： 1662-5196  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レポーター構築物の発現パターンを画像化することは,脳機能を研究するための主要なモデルの1つであるショウジョウバエの成体脳における知覚と行動のニューロン回路を分析する強力なツールである。今日まで,いくつかのショウジョウバエ脳テンプレートとデジタルアトラスを構築し,発現パターン画像の収集を自動的に分析し比較した。しかし,代替的なレーザ発振戦略と登録アルゴリズムの間の性能の系統的な比較はなかった。ここでは,成体Drosophila脳テンプレートとアトラスを構築するための異なる戦略の性能を客観的に評価した。さらに,新しいグループごとの間性アトラスを生成するために,最先端の登録アルゴリズムを用いた。著者らの結果は,個々のものに対する統計的アトラスの利点を強調し,新たに提案された間性アトラスが,自動登録と表現パターンの注釈に対する既存の解を上回ることを示した。この提案した戦略を用いて,Janelia Farm FlyLight収集から3,000以上の画像を登録した。これらの登録された表現パターンを検索することができ,新しいバージョンのBレインBaseWebシステムとBringGazerソフトウェアと比較することができる。この方法論と脳アトラスの妥当性を,時計ニューロンのサブセットにおける発現パターンの登録に基づく予測により説明した。記述された登録フレームワークは,ショウジョウバエおよび他の昆虫種における脳研究に役立つはずである。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 共焦点顕微鏡 ,  部分集合 ,  半陰陽 ,  アルゴリズム ,  *ショウジョウバエ ,  ニューロン ,  レーザ発振 ,  画像 ,  画像処理 ,  *成体 ,  ソフトウェア ,  解剖
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  画像化 ,  遺伝子発現パターン ,  *アトラス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ショウジョウバエ成体脳 ,  解剖アトラス ,  共焦点顕微鏡 ,  脳マッピング ,  平均脳テンプレート ,  微分同相画像レジストレーション ,  ATLASベース画像セグメンテーション

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： Drosophila ,  成体 ,  脳 ,  神経回路 ,  マッピング ,  統計 ,  アトラス