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Enregistrement W2011374445 · doi:10.1523/jneurosci.0482-12.2012

Identification of the Transmitter and Receptor Mechanisms Responsible for REM Sleep Paralysis

2012· article· en· W2011374445 sur OpenAlexafffund
Patricia L. Brooks, John Peever

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroscienceSleep paralysisMetabotropic receptorParalysisGlycine receptorPsychologyGlutamate receptorBiologyReceptorMedicineNarcolepsyGlycineCataplexyInternal medicineNeurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During REM sleep the CNS is intensely active, but the skeletal motor system is paradoxically forced into a state of muscle paralysis. The mechanisms that trigger REM sleep paralysis are a matter of intense debate. Two competing theories argue that it is caused by either active inhibition or reduced excitation of somatic motoneuron activity. Here, we identify the transmitter and receptor mechanisms that function to silence skeletal muscles during REM sleep. We used behavioral, electrophysiological, receptor pharmacology and neuroanatomical approaches to determine how trigeminal motoneurons and masseter muscles are switched off during REM sleep in rats. We show that a powerful GABA and glycine drive triggers REM paralysis by switching off motoneuron activity. This drive inhibits motoneurons by targeting both metabotropic GABA(B) and ionotropic GABA(A)/glycine receptors. REM paralysis is only reversed when motoneurons are cut off from GABA(B), GABA(A) and glycine receptor-mediated inhibition. Neither metabotropic nor ionotropic receptor mechanisms alone are sufficient for generating REM paralysis. These results demonstrate that multiple receptor mechanisms trigger REM sleep paralysis. Breakdown in normal REM inhibition may underlie common sleep motor pathologies such as REM sleep behavior disorder.

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)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations151
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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