New insights into the classification and nomenclature of cortical GABAergic interneurons

加巴能 神经科学 分类 命名法 中间神经元 计算机科学 人工智能 生物 模式识别(心理学) 抑制性突触后电位 分类学(生物学) 植物
作者
Javier DeFelipe,Pedro L. López-Cruz,Ruth Benavides‐Piccione,Concha Bielza,Pedro Larrañaga,Stewart A. Anderson,Andreas Burkhalter,Bruno Cauli,Alfonso Fairén,Dirk Feldmeyer,Gord Fishell,David Fitzpatrick,Tamás F. Freund,Guillermo González‐Burgos,Bruno Cauli,Sean Hill,Oscar Marı́n,Z. Josh Huang,Edward G. Jones,Yasuo Kawaguchi,Zoltán F. Kisvárday,Yoshiyuki Kubota,David A. Lewis,Oscar Marı́n,Z. Josh Huang,Chris J. McBain,Hanno S. Meyer,Hannah Monyer,Sacha B. Nelson,Kathleen S. Rockland,Oscar Marı́n,John L. R. Rubenstein,Bernardo Rudy,Hanno S. Meyer,Gordon M. Shepherd,Chet C. Sherwood,Kathleen S. Rockland,Gábor Tamás,Alex Thomson,Bernardo Rudy,Rafael Yuste,Giorgio A. Ascoli
出处
期刊:Nature Reviews Neuroscience [Springer Nature]
卷期号:14 (3): 202-216 被引量:783
标识
DOI:10.1038/nrn3444
摘要

The classification of cortical neurons, including interneurons, remains a thorny issue in neuroscience. This Analysis article presents and tests a possible taxonomical solution for classifying cortical GABAergic interneurons based on a web-based interactive system that allows experts to classify neurons with pre-determined morphological criteria. A systematic classification and accepted nomenclature of neuron types is much needed but is currently lacking. This article describes a possible taxonomical solution for classifying GABAergic interneurons of the cerebral cortex based on a novel, web-based interactive system that allows experts to classify neurons with pre-determined criteria. Using Bayesian analysis and clustering algorithms on the resulting data, we investigated the suitability of several anatomical terms and neuron names for cortical GABAergic interneurons. Moreover, we show that supervised classification models could automatically categorize interneurons in agreement with experts' assignments. These results demonstrate a practical and objective approach to the naming, characterization and classification of neurons based on community consensus.
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