Canadian Association of Neuroscience Review: Axonal Regeneration in the Peripheral and Central Nervous Systems – Current Issues and Advances
Notice bibliographique
Résumé
Injured nerves regenerate their axons in the peripheral (PNS) but not the central nervous system (CNS). The contrasting capacities have been attributed to the growth permissive Schwann cells in the PNS and the growth inhibitory environment of the oligodendrocytes in the CNS. In the current review, we first contrast the robust regenerative response of injured PNS neurons with the weak response of the CNS neurons, and the capacity of Schwann cells and not the oligodendrocytes to support axonal regeneration. We then consider the factors that limit axonal regeneration in both the PNS and CNS. Limiting factors in the PNS include slow regeneration of axons across the injury site, progressive decline in the regenerative capacity of axotomized neurons (chronic axotomy) and progressive failure of denervated Schwann cells to support axonal regeneration (chronic denervation). In the CNS on the other hand, it is the poor regenerative response of neurons, the inhibitory proteins that are expressed by oligodendrocytes and act via a common receptor on CNS neurons, and the formation of the glial scar that prevent axonal regeneration in the CNS. Strategies to overcome these limitations in the PNS are considered in detail and contrasted with strategies in the CNS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,011 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».