The role of CRMP4 in nerve regenerations
Notice bibliographique
Résumé
The inability of CNS neurons to regenerate and reform functional connections following spinal cord injury has devastating clinical consequences. The failure of CNS neurons to spontaneously regenerate following injury can be partially attributed to the expression of neurite outgrowth inhibitory myelin associated inhibitors (MAIs). MAIs signal through a tripartite receptor complex to activate the cytosolic protein RhoA and influence cytoskeletal dynamics. RhoA antagonists promote neuronal survival and regeneration in animal models of nerve injury. However, RhoA's potential as a therapeutic target may be limited by its widespread roles in multiples cellular processes and cell types. In an attempt to discover more specific therapeutic targets to promote nerve regeneration, our lab identified the cytosolic phosphoprotein CRMP4b (Collapsin Response Mediator Protein 4b) as a protein that functionally interacts with RhoA to mediate neurite outgrowth inhibition. siRNA-mediated knockdown of CRMP4 and blockade of the RhoA-CRMP4b interaction with a competitive peptide (C4RIP) attenuates myelin-dependent neurite outgrowth inhibition. Analysis of the proximal tip of extending axons (growth cones) by time lapse video microscopy reveals that C4RIP regulates filopodial dynamics indicating that C4RIP modulates the actin cytoskeleton. We are currently investigating the in vivo roles of CRMP4 in regeneration in an optic nerve injury model by developing readily deliverable C4RIP and a CRMP4 knockout mouse. Elucidating the role of CRMP4 in nerve regeneration may provide insight into the molecular mechanisms following nervous system injury.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».