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Enregistrement W2084733055 · doi:10.1523/jneurosci.3931-04.2005

Application of Rho Antagonist to Neuronal Cell Bodies Promotes Neurite Growth in Compartmented Cultures and Regeneration of Retinal Ganglion Cell Axons in the Optic Nerve of Adult Rats

2005· article· en· W2084733055 sur OpenAlexafffund
Johanne Bertrand, Matthew J. Winton, Nieves Rodriguez-Hernandez, Robert B. Campenot, Lisa McKerracher

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAxotomyRetinal ganglion cellNeuriteAxonOptic nerveCell biologyBiologyGrowth coneAxoplasmic transportRegeneration (biology)NeuroprotectionRetinaNeuroscienceIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inactivation of Rho promotes neurite growth on inhibitory substrates and axon regeneration in vivo. Here, we compared axon growth when neuronal cell bodies or injured axons were treated with a cell-permeable Rho antagonist (C3-07) in vitro and in vivo. In neurons plated in compartmented cultures, application of C3-07 to either cell bodies or distal axons promoted axonal growth on myelin-associated glycoprotein substrates. In vivo, an injection of C3-07 into the eye promoted regeneration of retinal ganglion cell (RGC) axons in the optic nerve after microcrush lesion. Delayed application of C3-07 promoted RGC growth across the lesion scar. Application of C3-07 completely prevented RGC cell death for 1 week after axotomy. To investigate the mechanism by which Rho inactivation promotes RGC growth, we studied slow axonal transport. Reduction in slow transport of cytoskeletal proteins was observed after axotomy, but inactivation of Rho did not increase slow axonal transport rates. Together, our results indicate that application of a Rho antagonist at the cell body is neuroprotective and overcomes growth inhibition but does not fully prime RGCs for active growth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations181
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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