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Enregistrement W1975772742 · doi:10.1002/jnr.1100

Neurofilament cytoskeleton disruption does not modify accumulation of trophic factor mRNA

2001· article· en· W1975772742 sur OpenAlexaff
Patrick Robert, Alan C. Peterson, Joël Eyer

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSkin and Cellular Biology Research
Établissements canadiensMcGill UniversityRoyal Victoria Hospital
Organismes subventionnairesFondation pour l'Aide à la Recherche sur la Sclérose en Plaques
Mots-clésNeurofilamentCiliary neurotrophic factorNeurotrophinBiologyCytoskeletonCell biologyNerve growth factorNeuroscienceNeurotrophic factorsNeurotrophin-3Genetically modified mouseReceptorTransgeneBrain-derived neurotrophic factorCellImmunologyGeneticsImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previously we described a transgenic mouse model in which neurofilaments are sequestered in neuronal cell bodies and withheld from the axonal compartment. This model and other transgenic models with disrupted neurofilaments are used widely to investigate the role of the neurofilament cytoskeleton in normal neurons and in inherited or acquired diseases. To interpret such studies, it is important to establish whether the maldistribution of neurofilaments has major secondary consequences on the cell biology of the affected neurons. Notably, multiple perturbations of the nervous system simultaneously affect both the neuronal cytoskeleton and neurotrophin expression. To determine whether the expression of neurotrophic factors or their receptors is perturbed by a primary disruption in neurofilaments, we compared the accumulated mRNA levels for ciliary neuroptrophic factor (CNTF), nerve growth factor, neurotrophin 3, and the alpha CNTF receptor in mature transgenic mice and their littermate controls. Consistently with the prolonged survival of neurons expressing atypical or abnormally distributed neurofilaments, no obvious changes were observed for any of the mRNA species examined.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,170
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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