Larvalbrain2.0: A research platform for the larval brain of Drosophila melanogaster

Larvalbrain2.0:黑腹果蝇幼虫大脑研究平台

基本信息

项目摘要

The ongoing rapid development of novel genetic tools as well as imaging and simulation technologies makes neuroscience an increasingly data-intensive research discipline with respect to data acquisition, data integration, interpretation and design. However, these elements often form a closed loop in a research workflow. On the other hand, this process in itself generates data, which has to be related to its particular approach. However, even more importantly, the newly acquired data needs to be linked and related to existing data resources, since a single experiment or piece of data usually reveals only a tiny fraction of the overall picture.Accordingly, in this project we will establish Larvalbrain2.0 as a dynamic multi-scale multi-level atlas and data collection of structural, molecular, physiological and behavioral results of Drosophila melanogaster larvae. The Drosophila larva seems to be particularly suited for such an approach due to its simplistic brain that consists of only about 10.000 neurons, which is the subject of several major approaches to reconstruct each cell and even its entire connectome at the light and electron microscopy level. At the same time, based on the integration of new technologies for monitoring and manipulating neuronal activity, significant progress was made to identify brain mechanisms and circuits underlying the selection of appropriate behaviors across different resolution levels and data spaces. In detail, we will establish Larvalbrain2.0 to study larval choice behavior, feeding and learning and memory depending on salt perception and processing. The project comprises four cornerstones: 1) The integration of an improved version of the LM standard brain atlas with the EM connector. 2) Integrating all available information on genetic driver-line expression patterns into Larvalbrain2.0. 3) Building Larvalbrain2.0, a collaborative data and research platform that integrates structural, behavioral, molecular and physiological data from the larval brain of Drosophila. 4) The integration of molecular, behavioral and physiological data sets to establish a first larval brain network model for salt information processing.
新的遗传工具以及成像和模拟技术的持续快速发展使神经科学在数据获取、数据整合、解释和设计方面成为数据密集型研究学科。然而,在研究工作流程中,这些要素通常形成一个闭环系统。另一方面,这个过程本身会生成数据,而这些数据必须与其特定的方法相关。然而,更重要的是,新获得的数据需要与现有的数据资源相联系和关联,因为单个实验或一段数据通常只揭示整体图像的一小部分。相应地,在这个项目中,我们将建立Larvalbrain2.0作为一个动态的多尺度多水平图谱和果蝇幼虫结构、分子、生理和行为结果的数据集合。果蝇幼虫似乎特别适合这种方法,因为它的大脑过于简单,只有大约10.000个神经元,这是在光学和电子显微镜水平上重建每个细胞甚至整个连接体的几种主要方法的主题。与此同时,在整合监测和操纵神经元活动的新技术的基础上,在识别跨不同分辨率水平和数据空间选择适当行为的大脑机制和电路方面取得了重大进展。具体来说,我们将建立Larvalbrain2.0来研究幼虫对盐的感知和加工对其选择行为、摄食和学习记忆的影响。该项目包括四个基石:1)将改进版的LM标准脑图谱与EM连接器整合在一起。2)将所有关于遗传驱动线表达模式的现有信息整合到Larvalbrain2.0中。3)建立整合果蝇幼虫大脑结构、行为、分子和生理数据的协同数据研究平台Larvalbrain2.0。4)整合分子、行为和生理数据,建立第一代幼虫脑网络模型,用于盐信息处理。

项目成果

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