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Enregistrement W2018688947 · doi:10.1007/s00441-015-2168-x

Specific synaptopathies diversify brain responses and hearing disorders: you lose the gain from early life

2015· review· en· W2018688947 sur OpenAlexaff
Marlies Knipper, Rama Panford-Walsh, Wibke Singer, Lukas Rüttiger, Ulrike Zimmermann

Notice bibliographique

RevueCell and Tissue Research · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEfferentNeuroscienceTinnitusContext (archaeology)Sensory systemCochleaPsychologyMedial forebrain bundleAuditory systemCatecholaminergicInner earDopamineBiologyAudiologyMedicineDopaminergicAfferent

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Before hearing onset, inner hair cell (IHC) maturation proceeds under the influence of spontaneous Ca(2+) action potentials (APs). The temporal signature of the IHC Ca(2+) AP is modified through an efferent cholinergic feedback from the medial olivocochlear bundle (MOC) and drives the IHC pre- and post-synapse phenotype towards low spontaneous (spike) rate (SR), high-threshold characteristics. With sensory experience, the IHC pre- and post-synapse phenotype matures towards the instruction of low-SR, high-threshold and of high-SR, low-threshold auditory fiber characteristics. Corticosteroid feedback together with local brain-derived nerve growth factor (BDNF) and catecholaminergic neurotransmitters (dopamine) might be essential for this developmental step. In this review, we address the question of whether the control of low-SR and high-SR fiber characteristics is linked to various degrees of vulnerability of auditory fibers in the mature system. In particular, we examine several IHC synaptopathies in the context of various hearing disorders and exemplified shortfalls before and after hearing onset.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,113 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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