Notice bibliographique
Résumé
Many neurodegenerative conditions have oxidative stress burdens where levels of reactive oxygen species (ROS) exceed the antioxidant capacity of the neuron. ROS can induce wide-ranging damage in a cell and this is prevented by the activation of antioxidant responses including autophagy. Jun-kinase (JNK) is stimulated by ROS and mediates antioxidant responses via the activation of the transcriptional activators Fos and Jun (AP-1). In recently published work we examined Drosophila mutants with overgrown larval neuromuscular synapses, mutants that also show all the hallmarks of lysosomal storage disease (LSD). We find that we can reverse this synaptic overgrowth by reducing the oxidative stress burden, and that synaptic overgrowth is mediated by autophagy and JNK-AP-1 activity. We also examined animals defective for protection from oxidative stress and found that they too have synapse overgrowth generated by JNK-AP-1 activity. Treatment of larvae with a known ROS-generating toxin, paraquat, yielded similar synaptic responses. The observations that oxidative stress responses, potentially acting through autophagy, can generate synaptic growth suggest that ROS may be a potent regulator of synapse size and function. These findings have intriguing implications for aging neurons, neurodegenerative conditions and the interpretation of metabolic demand during learning and memory.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».