Role of rat sensory neuron-specific receptor (rSNSR1) in inflammatory pain: Contribution of TRPV1 to SNSR signaling in the pain pathway
Notice bibliographique
Résumé
Sensory neuron-specific receptors (SNSRs) belong to a large family of GPCRs, known as Mrgs (Mas-related genes), many of which are preferentially expressed in primary afferent nociceptors. Selective SNSR agonists produce pain-like behaviors in rats, showing that SNSR activation is sufficient to produce pain. However, it is unknown whether SNSR activation is necessary for pain either in the normal condition or in pathological pain states. Here we used small interfering RNA (siRNA) to acutely knockdown rat SNSR1 and test the hypothesis that this receptor mediates pain responses. Administration of siRNA to the lumbar spinal cord in rats dose-dependently knocked down rSNSR1 mRNA and protein and abolished heat hyperalgesia evoked by intradermal administration of specific rSNSR1 agonists. In rats with levels of rSNSR1 knockdown sufficient to block responses to the SNSR1 agonists, there was no effect on normal pain responses, but there was a significant reduction of heat hyperalgesia in an inflammatory pain model (Complete Freund's Adjuvant), supporting a role for rSNSR1 in inflammatory pain. Further in vivo studies revealed that SNSR1 knockdown had no effect on responses to intradermal capsaicin, a selective TRPV1 agonist. In contrast, a selective TRPV1 antagonist abolished heat hyperalgesia produced by an SNSR agonist, suggesting that TRPV1 receptors mediate rSNSR1-evoked responses. We also found that rSNSR1-like immunoreactivity, like TRPV1, is localized in the superficial dorsal horn of the spinal cord. We propose that rSNSR1 represents a new member of the receptors expressed on chemosensitive nociceptors responsible for detecting the "inflammatory soup" of mediators generated by tissue damage.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».