Estrogen–Growth Factor Interactions and Their Contributions to Neurological Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen has diverse and powerful effects in the brain, including actions on neurons, glia, and the vasculature. It is not surprising, therefore, that there are many changes in the female brain as serum estradiol levels rise and fall during the normal ovarian cycle. At times of life when estradiol levels change dramatically, such as puberty, postpartum, or menopause, there also are dramatic changes in the central nervous system. Changes that occur because of fluctuations in serum estrogen levels are potentially relevant to neurological disorders because symptoms often vary with the time of the ovarian cycle. Moreover, neurological disorders (eg, seizures and migraine) often increase in frequency in women when estradiol levels change. In this review, the contribution of 2 growth factors targeted by estrogen, the neurotrophin brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and vascular endothelial growth factor (VEGF), will be discussed. Estrogen-sensitive response elements are present on the genes for both BDNF and VEGF, and they are potent modulators of neuronal, glial, and vascular function, making them logical candidates to mediate the multitude of effects of estrogen. In addition, BDNF induces neuropeptide Y, which has diverse actions that are relevant to estrogen action and to the same neurological disorders.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».