Effects of short- and long-term Schwann cell denervation on peripheral nerve regeneration, myelination, and size
Notice bibliographique
Résumé
Poor functional recovery after peripheral nerve injury has been generally attributed to inability of denervated muscles to accept reinnervation and recover from denervation atrophy. However, deterioration of the Schwann cell environment may play a more vital role. This study was undertaken to evaluate the effects of chronic denervation on the capacity of Schwann cells in the distal nerve stump to support axonal regeneration and to remyelinate regenerated axons. We used a delayed cross-suture anastomosis technique in which the common peroneal (CP) nerve in the rat was denervated for 0-24 weeks before cross-suture of the freshly axotomized tibial (TIB) and chronically denervated CP nerve stumps. Motor neurons were backlabeled with either fluoro-ruby or fluorogold 12 months later, to identify and count TIB motor neurons that regenerated axons into chronically denervated CP nerve stumps. Number, size, and myelination of regenerated sensory and motor axons were determined using light and electron microscopy. We found that short-term denervation of < or =4 weeks did not affect axonal regeneration but more prolonged denervation profoundly reduced the numbers of backlabeled motor neurons and axons in the distal nerve stump. Yet, atrophic Schwann cells retained their capacity to remyelinate regenerated axons. In fact, the axons were larger and well myelinated by long-term chronically denervated Schwann cells. These findings demonstrate a progressive inability of chronically denervated Schwann cells to support axonal regeneration and yet a sustained capacity to remyelinate the axons which do regenerate. Thus, axonal interaction can effectively switch the nonmyelinating phenotype of atrophic Schwann cells back into the myelinating phenotype.
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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 | 0,001 |
| 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 ».