Recent Progress in Understanding Subtype Specific Regulation of NMDA Receptors by G Protein Coupled Receptors (GPCRs)
Notice bibliographique
Résumé
G Protein Coupled Receptors (GPCRs) are the largest family of receptors whose ligands constitute nearly a third of prescription drugs in the market. They are widely involved in diverse physiological functions including learning and memory. NMDA receptors (NMDARs), which belong to the ionotropic glutamate receptor family, are likewise ubiquitously expressed in the central nervous system (CNS) and play a pivotal role in learning and memory. Despite its critical contribution to physiological and pathophysiological processes, few pharmacological interventions aimed directly at regulating NMDAR function have been developed to date. However, it is well established that NMDAR function is precisely regulated by cellular signalling cascades recruited downstream of G protein coupled receptor (GPCR) stimulation. Accordingly, the downstream regulation of NMDARs likely represents an important determinant of outcome following treatment with neuropsychiatric agents that target selected GPCRs. Importantly, the functional consequence of such regulation on NMDAR function varies, based not only on the identity of the GPCR, but also on the cell type in which relevant receptors are expressed. Indeed, the mechanisms responsible for regulating NMDARs by GPCRs involve numerous intracellular signalling molecules and regulatory proteins that vary from one cell type to another. In the present article, we highlight recent findings from studies that have uncovered novel mechanisms by which selected GPCRs regulate NMDAR function and consequently NMDAR-dependent plasticity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».