Neonatal rat microglia derived from different brain regions have distinct activation responses
Notice bibliographique
Résumé
The regional heterogeneity of neuronal phenotypes is a well-known phenomenon. Whether or not glia derived from different brain regions are phenotypically and functionally distinct is less clear. Here, we show that microglia, the resident immune cells of the brain, display region-specific responses for activating agents including glutamate (GLU), lipopolysaccharide (LPS) and adenosine 5'-triphosphate (ATP). Primary microglial cultures were prepared from brainstem (Brs), cortex (Ctx), hippocampus (Hip), striatum (Str) and thalamus (Thl) of 1-day-old rats and were shown to upregulate the release of nitric oxide (NO) and brain-derived neurotrophic factor (BDNF) in a region- and activator-specific manner. With respect to ATP specifically, ATP-induced changes in microglial tumor necrosis factor-α (TNF-α) release, GLU uptake and purinergic receptor expression were also regionally different. When co-cultured with hypoxia (Hyp)-injured neurons, ATP-stimulated microglia from different regions induced different levels of neurotoxicity. These region-specific responses could be altered by pre-conditioning the microglia in a different neurochemical milieu, with taurine (TAU) being one of the key molecules involved. Together, our results demonstrate that microglia display a regional heterogeneity when activated, and this heterogeneity likely arises from differences in the environment surrounding the microglia. These findings present an additional mechanism that may help to explain the regional selectiveness of various brain pathologies.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».