Protein kinase C modulation of thermo-sensitive transient receptor potential channels: Implications for pain signaling
Notice bibliographique
Résumé
A variety of molecules are reported to be involved in chronic pain. This review outlines the specifics of protein kinase C (PKC), its isoforms and their role in modulating thermo-sensitive transient receptor potential (TRP) channels TRPV1-4, TRPM8, and TRPA1. Anatomically, PKC and thermo-sensitive TRPs are co-expressed in cell bodies of nociceptive dorsal root ganglion (DRG) neurons, which are used as physiological correlates of peripheral and central projections involved in pain transmission. In the past decade, modulation of painful heat-sensitive TRPV1 by PKC has received the most attention. Recently, PKC modulation of other newly discovered thermo-sensitive pain-mediating TRPs has come into focus. Such modulation may occur under conditions of chronic pain resulting from nerve damage or inflammation. Since thermo-TRPs are primary detectors of acute pain stimuli, their modulation by PKC can severely alter their function, resulting in chronic pain. Comprehensive knowledge of pain signaling involving interaction of specific isoforms of PKC with specific thermo-sensitive TRP channels is incomplete. Such information is necessary to dissect out modality specific mechanisms to better manage the complex polymodal nature of chronic pain. This review is an attempt to update the readers on current knowledge of PKC modulation of thermo-sensitive TRPs and highlight implications of such modulation for pain signaling.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».