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Enregistrement W1507298324 · doi:10.1186/1471-2202-7-19

Deficits in spatial learning and motor coordination in ADAM11-deficient mice

2006· article· en· W1507298324 sur OpenAlexfundno aff
Eiki Takahashi, Koji Sagane, Tohru Oki, Kazuto Yamazaki, Takeshi Nagasu, Junro Kuromitsu

Notice bibliographique

RevueBMC Neuroscience · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEisaiUniversity of Toronto
Mots-clésNeuroscienceMotor coordinationCerebellumWater mazeHippocampusCell adhesion moleculeSynapseMorris water navigation taskMotor learningBiologySpinal cordPsychologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: ADAM11 is a member of the ADAM gene family and is mainly expressed in the nervous system. It is thought to be an adhesion molecule, since it has a disintegrin-like domain related to cell-cell or cell-matrix interactions. To elucidate the physiological functions of ADAM11, we generated ADAM11-deficient mice by means of gene targeting. RESULTS: ADAM11-deficient mice were apparently normal, and survived more than one year with no major histological abnormalities in the brain or spinal cord. Because ADAM11 is highly expressed in the hippocampus and cerebellum, we have examined ADAM11 mutant mice for learning using visual and hidden water maze tasks, and their motor coordination using a rotating rod task. Our results showed that their visual water maze task results are normal, but the hidden water maze and rotating rod task skills are impaired in ADAM11-deficient mice. CONCLUSION: Our results indicate that ADAM11 mutation does not affect cell migration and differentiation during development, but affects learning and motor coordination. Thus, ADAM11 might play an important signalling or structural role as a cell adhesion molecule at the synapse, and may thus participate in synaptic regulation underlying behavioural changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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