主菜单(手机) - 块

主菜单 - 块

飞灯

janelia7_blocks-janelia7_secondary_menu |堵塞
此项目团队着陆页中的更多信息
custom_misc-custom_misc_lab_updates |堵塞

18bet体育官网新闻与更新

05/30/20 | 发射机释放27,000 Gen1 MCFO图像Neuronbridge跨光和电子显微镜数据搜索神经元的工具。该版本在一个中描述生物xiv预印本
11/03/20 | 凯瑟琳·施雷特(Catherine Schretter)(鲁宾实验室)出版果蝇中女性侵略性神经元的光遗传学和连接分析,包括添加12行飞机拆分-GAL4驱动器收集
11/25/20 | Fei&Kaiyu Wang(迪克森实验室)发表了三项有关调节雌性神经元的研究(1)交配和鸡蛋铺设,,,,(2)拒绝行为, 和(3)性接受,包括23行添加到飞机拆分-GAL4驱动器收集
节点:field_content_summary |Entity_field

Flylight的目标是在合作者的帮助下生成一组分裂的GAL4线,这些线路在蝇神经系统的绝大多数细胞类型中都表达。

节点:身体|Entity_field

Flylight通过网站提供表达模式的主要数据:第1代Gal4和Lexa线条,,,,1代多色flpout, 和拆分gal4线Neuronbridge允许在Janelia的光和电子显微镜数据集之间进行解剖搜索。

布卢明顿果蝇股票中心分布1代,分裂旋转器和许多分裂-GAL4组合线。维也纳果蝇资源中心分发VT生成1行。

要请求其他拆分gal4行或提出问题,请与我们联系flylight@janelia.hhmi.org


左边。神经回路的一部分图,其中一个由GAL4驱动器表达(绿色)标记的细胞。正确的。光和电子显微镜(EM)形态的比较确定了连接组中的节点与表达中表达的GAL4驱动器之间的对应关系。

在Janelia,我们认为无与伦比的实验多功能性果蝇为了解脊椎动物系统中不可行的神经元电路提供了一种理解神经元电路的机会。苍蝇神经系统的适度大小(成年人中有100,000个神经元,幼虫中的10,000个神经元)允许一种系统的方法来理解生物体的完全神经系统,该神经系统表现出令人着迷的行为曲目。详细的接线图至关重要但不足以了解神经网络的功能。我们需要能够指向该接线图中的任何节点,并能够沉默或激活该节点或更微妙地修改其属性,例如,通过仅在该节点中灭活特定的神经调节剂受体。我们需要能够衡量这些操纵对动物行为的影响,局部神经网络的合奏活动以及单个神经元的活动 - 明天可以在其他动物中可靠地识别的神经元或网络,明天金宝搏官方或从现在起一年。

通过提供从电子 - 微观级别的解剖学研究到行为和生理功能研究的桥梁,飞机在该策略中起着关键作用。细胞型特异性GAL4驱动器可用于使用随机标记方法来表征单个细胞的形态我们开发了对于这个项目。将以这种方式确定的神经元的形状与从串行电子显微照片重建的单元格的形状匹配可以可靠地建立连接组中的节点与驱动线中的节点之间的对应关系,该对应关系可用于表达该节点中特定的函数指示器和修饰符。

将幼体神经图集(B)的数据与行为回路的EM重建(a)和针对特定神经元(C)的相交线的产生相关联。答:局部和脑电路回路的EM重建,这些回路响应机械感觉刺激(由C. Schneider-Mizell和A. Cardona)介导幼虫滚动行为。在短和长循环中重建的神经元具有多种颜色。插图显示神经元相对于CNS轮廓的位置。B:基于Janelia Gal4收集的翻转分析,电路中某些神经元解剖结构的光水平图像的示例。名称周围的颜色与重建中的单元格匹配。C:相交线的示例,这些示例可在循环中靶向特定的神经元并在刺激时引起滚动行为(T. oyama和M. zlatic的研究)

飞机项目的核心是大规模的数据生产过程,使我们能够在果蝇生命的各个点突出显示和研究细胞。我们已经开发并实施了许多新颖方法为了进行大脑解剖,组织的光学清除,标记和自动显微镜。我们也开发了计算工具为了将多堆栈图像缝合在一起,将大脑图像对准共同的框架,注释表达模式,将单个神经元与包含多个神经元的多色图像分开,以及显示和操纵图像堆栈和其他解剖学数据。

为了在EM级解剖结构和细胞类型的操纵和分析之间建立该功能桥梁,我们:

  • 图像并注释数千个Gal4和Lexa驱动线,这些驱动线在成人中标记了不同的神经元集(第1行)果蝇和第三龄幼虫
  • 与世界一流的合作解剖专家为了生成一个综合的拆分-GAL4驱动线库,以可重复性地针对细胞类型的分辨率靶向神经元。
  • 图像高分辨率的这些线,以组装幼虫和成人的单个神经元形态的完整目录果蝇中枢神经系统通过随机标记神经元和成像针对突触的记者。金博宝188登录
  • 生产稳定的飞股,以在控制良好的行为测定中进一步分析

要了解更多信息,请访问我们研究页。