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Enregistrement W2035623767 · doi:10.1042/bj20121662

Regulation of cholinergic activity by the vesicular acetylcholine transporter

2013· review· en· W2035623767 sur OpenAlexaff
Vânia F. Prado, Ashbeel Roy, Benjamin Kolisnyk, Robert Gros, Marco A. M. Prado

Notice bibliographique

RevueBiochemical Journal · 2013
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVesicular acetylcholine transporterAcetylcholineNeurotransmitterCholinergicSynaptic vesicleCholinergic neuronNeurotransmitter AgentsBiologyCell biologyNeurotransmitter transporterSynaptic cleftNeurotransmissionTransporterNeuroscienceChemistryBiochemistryCholine acetyltransferaseVesicleEndocrinologyCentral nervous systemGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acetylcholine, the first chemical to be identified as a neurotransmitter, is packed in synaptic vesicles by the activity of VAChT (vesicular acetylcholine transporter). A decrease in VAChT expression has been reported in a number of diseases, and this has consequences for the amount of acetylcholine loaded in synaptic vesicles as well as for neurotransmitter release. Several genetically modified mice targeting the VAChT gene have been generated, providing novel models to understand how changes in VAChT affect transmitter release. A surprising finding is that most cholinergic neurons in the brain also can express a second type of vesicular neurotransmitter transporter that allows these neurons to secrete two distinct neurotransmitters. Thus a given neuron can use two neurotransmitters to regulate different physiological functions. In addition, recent data indicate that non-neuronal cells can also express the machinery used to synthesize and release acetylcholine. Some of these cells rely on VAChT to secrete acetylcholine with potential physiological consequences in the periphery. Hence novel functions for the oldest neurotransmitter known are emerging with the potential to provide new targets for the treatment of several pathological conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,285 · 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
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

Citations134
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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