Low-Moderate Doses of Nicotine Decreased mRNA of NGF and BDNF and Their Receptors at 30 Min in the Frontal Cortex and Hippocampus of ApoE-KO Mice
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several studies have detected nicotine-associated increases in the mRNA and protein expression of NGF, BDNF and TrkA and TrkB receptors in multiple brain regions. Methods: We investigated the acute effects of different doses of nicotine (0.1, 0.5 and 1.0 mg/kg) on the mRNA levels of NGF, BDNF, TrkA and TrkB in the frontal cortex and hippocampus of ApoE-knockout (ApoE-KO) and wild-type (WT) mice. Results: The results demonstrated that in the frontal cortex and hippocampus, nicotine decreases NGF and BDNF mRNA levels in both ApoE-KO and WT mice. Nicotine also reduced TrkA in the frontal cortex and TrkB in both brain regions of WT mice, whereas no changes were observed in ApoE-KO mice. Interestingly, all of these effects were limited to low-intermediate doses (0.1 and 0.5 mg/kg) of nicotine, while 1.0 mg/kg of nicotine had no noticeable effect on the brain of either strain of mice. ApoE-KO mice showed a distinctly higher level of NGF mRNA expression versus the WT mice in both regions of the brain, whereas TrkA expression was lower only in the frontal cortex. Conclusions: These findings suggest that acute nicotine causes a decrease in the mRNA levels of NGF, BDNF and their receptors in the frontal cortex and hippocampus of mice depending on nicotine doses. A high level of NGF mRNA was observed in the brain of ApoE-KO mice, suggesting a role of ApoE in the expressions of neurotrophins in the hippocampus. doi: http://dx.doi.org/10.4021/jnr217e
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».