Expression of brain‐derived neurotrophic factor mRNA in rat hippocampus after treatment with antipsychotic drugs
Notice bibliographique
Résumé
Typical and atypical antipsychotic drugs, though both effective, act on different neurotransmitter receptors and are dissimilar in some clinical effects and side effects. The typical antipsychotic drug haloperidol has been shown to cause a decrease in the expression of brain-derived neurotrophic factor (BDNF), which plays an important role in neuronal cell survival, differentiation, and neuronal connectivity. However, it is still unknown whether atypical antipsychotic drugs similarly regulate BDNF expression. We examined the effects of chronic (28 days) administration of typical and atypical antipsychotic drugs on BDNF mRNA expression in the rat hippocampus using in situ hybridization. Quantitative analysis revealed that the typical antipsychotic drug haloperidol (1 mg/kg) down-regulated BDNF mRNA expression in both CA1 (P < 0.05) and dentate gyrus (P < 0.01) regions compared with vehicle control. In contrast, the atypical antipsychotic agents clozapine (10 mg/kg) and olanzapine (2.7 mg/kg) up-regulated BDNF mRNA expression in CA1, CA3, and dentate gyrus regions of the rat hippocampus compared with their respective controls (P < 0.01). These findings demonstrate that the typical and atypical antipsychotic drugs differentially regulate BDNF mRNA expression in rat hippocampus.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».