Titre de l'écran-titre (visionné le 4 décembre 2024) / De par son implication dans plusieurs maladies neurologiques ainsi que dans les mécanismes sous jacents de la mémoire et de l'apprentissage, il est capital d'étudier la plasticité synaptique. Ce projet a cherché à développer des outils et protocoles permettant d'étudier les synapses et leur développement en utilisant le modèle du poisson-zèbre larvaire. À cet égard, j'ai exploité des techniques de biologie moléculaire pour concevoir et créer des plasmides codant pour l'expression de biomarqueurs synaptiques fluorescents. FingR-PSD95 (Fibronectin intrabody generated with mRNA display) est une protéine génétiquement encodée agissant à la manière d'un anticorps capable de cibler la protéine post-synaptique PSD95 localisée au niveau de l'espace post-synaptique des synapses excitatrices. Lorsqu'associé à une protéine fluorescente, FingR-PSD95 rend donc l'observation de synapses excitatrices en microscopie possible. Pour permettre au poisson-zèbre d'exprimer ces biomarqueurs, j'ai injecté des plasmides encodant FingR-PSD9 couplé à une protéine fluorescente verte (GFP) dans des œufs fécondés de poisson-zèbre au stade unicellulaire. Pour observer les prolongements neuronaux, j'ai utilisé un marquage membranaire rouge couplé au système FingR-PSD95. L'intégration de l'ADN plasmidique au génome du poisson-zèbre se fait par le système de transposase Tol2. Par la suite, j'ai employé des techniques de microscopie à fluorescence pour réaliser de l'imagerie synaptique sur des larves de poisson-zèbre vivantes. La caractérisation de ce marquage synaptique et de son efficacité chez le poisson-zèbre a alors permis de déterminer les stratégies d'optimisation nécessaires pour éventuellement développer une nouvelle lignée transgénique.Dans le cadre d'expériences de suivi de développement synaptique chez le poisson-zèbre, il est souhaitable de pouvoir imager des larves à des stades avancés de développement alors que leur répertoire comportemental se complexifie et leur organisation synaptique se développe considérablement. Il est nécessaire de développer des protocoles d'imagerie adaptés aux changements physiologiques dus à la maturation des larves. Ainsi, il sera possible d'étudier l'organisation synaptique du poisson-zèbre au travers d'expériences comportementales, d'apprentissage, et de manipulations de l'exposome (microbiote, toxines, stress, environnement social) à différents stades de développement.

L’étude expérimentale de la résilience d’un réseau complexe repose sur la capacité à reproduire l’organisation structurelle et fonctionnelle du réseau à l’étude. Ayant choisi le réseau neuronal du poisson-zèbre larvaire comme modèle animal pour sa transparence, on peut utiliser des techniques telles que l’imagerie calcique par feuillet de lumière pour imager son cerveau complet plus de deux fois par seconde à une résolution spatiale cellulaire. De par les bonnes résolutions spatiale et temporelle, les données à segmenter représentent par le fait même un gros volume de données qui ne peuvent être traitées manuellement. On doit donc avoir recours à des techniques numériques pour segmenter les neurones et extraire leur activité.Trois techniques de segmentation ont été comparées, soit le seuil adaptatif (AT), la forêtd’arbres décisionnels (ML), ainsi qu’un réseau de neurones à convolution (CNN) déjà entrainé. Alors que la technique du seuil adaptatif permet l’identification rapide et presque sans erreurdes neurones les plus actifs, elle génère beaucoup plus de faux négatifs que les deux autres méthodes. Au contraire, la méthode de réseaux de neurones à convolution identifie plus deneurones, mais en effectuant plus de faux positifs qui pourront, dans tous les cas, être filtrés parla suite. En utilisant le score F1 comme métrique de comparaison, les performances moyennes de la technique de réseau de neurones (F1= 59,2%) surpassent celles du seuil adaptatif (F1= 25,4%) et de forêt d’arbres de décisions (F1= 48,8%). Bien que les performances semblent faibles comparativement aux performances généralement présentées pour les réseauxde neurones profonds, il s’agit ici d’une performance similaire à celle de la meilleure techniquede segmentation connue à ce jour, soit celle du 3dCNN, présentée dans le cadre du concours neurofinder (F1= 65.9%). / The experimental study of the resilience of a complex network lies on our capacity to reproduceits structural and functional organization. Having chosen the neuronal network of the larvalzebrafish as our animal model for its transparency, we can use techniques such as light-sheet microscopy combined with calcium imaging to image its whole brain more than twice every second, with a cellular spatial resolution. Having both those spatial and temporal resolutions, we have to process and segment a great quantity of data, which can’t be done manually. Wethus have to resort to numerical techniques to segment the neurons and extract their activity. Three segmentation techniques have been compared : adaptive threshold (AT), random deci-sion forests (ML), and a pretrained deep convolutional neural network. While the adaptive threshold technique allow rapid identification and with almost no error of the more active neurons, it generates many more false negatives than the two other methods. On the contrary, the deep convolutional neural network method identify more neurons, but generates more false positives which can be filtered later in the proces. Using the F1 score as our comparison metrics, the neural network (F1= 59,2%) out performs the adaptive threshold (F1= 25,4%) and random decision forests (F1= 48,8%). Even though the performances seem lower compared to results generally shown for deep neural network, we are competitive with the best technique known to this day for neurons segmentation, which is 3dCNN (F1= 65.9%), an algorithm presented in the neurofinder challenge.