Type 1 insulin‐like growth factor receptor signaling is essential for the development of the hippocampal formation and dentate gyrus
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 insulin-like growth factor receptor (IGF1R) signaling in neuronal development was studied in mutant mice with blunted igf1r gene expression in nestin-expressing neuronal precursors. At birth [postnatal (P) day 0] brain weights were reduced to 37% and 56% of controls in mice homozygous (nes-igf1r(-/-)) and heterozygous (nes-igf1r(-/Wt)) for the null mutation, respectively, and this brain growth retardation persisted postnatally. Stereological analysis demonstrated that the volumes of the hippocampal formation, CA fields 1-3, dentate gyrus (DG), and DG granule cell layer (GCL) were decreased by 44-54% at P0 and further by 65-69% at P90 in nes-igf1r(-/Wt) mice. In nes-igf1r(-/-) mice, volumes were 29-31% of controls at P0 and, in the two mice that survived to P90, 6-19% of controls, although the hilus could not be identified. Neuron density did not differ among the mice at any age studied; therefore, decreased volumes were due to reduced cell number. In postnatal nes-igf1r(-/Wt) mice, the percentage of apoptotic cells, as judged by activated caspase-3 immunostaining, was increased by 3.5-5.3-fold. The total number of proliferating DG progenitors (labeled by BrdU incorporation and Ki67 staining) was reduced by approximately 50%, but the percentage of these cells was similar to the percentages in littermate controls. These findings suggest that 1) the postnatal reduction in DG size is due predominantly to cell death, pointing to the importance of the IGF1R in regulating postnatal apoptosis, 2) surviving DG progenitors remain capable of proliferation despite reduced IGF1R expression, and 3) IGF1R signaling is necessary for normal embryonic brain development.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».