d‐Serine enhancement of NMDA receptor‐mediated calcium increases in rat retinal ganglion cells
Notice bibliographique
Résumé
NMDA receptor (NMDAR) activation is enhanced by d-serine or glycine acting at a specific binding site. Previous work has shown d-serine enhancement of NMDAR currents in retinal ganglion cells. One of the major functions of most NMDA channels is to permit calcium influx into cells. We show that d-serine enhances glutamate-induced calcium responses in immunopanned retinal ganglion cells. This effect was specific to NMDA receptors as similar results were found with NMDA, but not kainate, and was reduced or blocked by modulators of the NMDAR coagonist binding site. d-Serine and glycine enhanced glutamate-induced calcium responses in a dose-dependent manner and at equimolar concentrations there was no difference in the efficacy of the coagonists. In isolated retinas NMDA-induced calcium responses were enhanced by d-serine coapplication in 46% of ganglion cells. Endogenous d-serine degradation by treatment with d-amino acid oxidase caused a approximately 45% decrease in the NMDA-induced response that could be reversed by coapplication with d-serine. d-Serine and glycine were equally effective in enhancing glutamatergic calcium responses. Endogenous d-serine contributes to NMDAR activation in retinal wholemounts and some but not all retinal ganglion cells may experience saturating levels of d-serine or glycine.
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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 | 0,000 |
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 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 ».