The relation between peripheral and central glutamate and glutamine in healthy male volunteers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High-field strength proton magnetic resonance spectroscopy ((1)H-MRS) and peripheral blood analyses reported in the literature reveal glutamate (Glu) and glutamine (Gln) abnormalities in schizophrenia. Given the relative ease and feasibility of using peripheral measures, the present study investigates the relation between peripheral and brain Glu and Gln levels. METHODS: We recruited healthy volunteers (n = 17, mean age 21.9 [standard deviation 2.9, range 18-29] yr) between May and December 2005. All participants underwent 3 Tesla (1)H-MRS analysis with segmentation (grey matter, white matter, cerebrospinal fluid) at the Nuclear Magnetic Resonance Centre at the University of Alberta Hospital to quantify medial prefrontal cortical (mPFC) Glu and Glx (i.e., combination of Glu and Gln). Within 1 week of (1)H-MRS analysis, we collected plasma from the same participants for Glu and Gln quantification, using high-performance liquid chromatography at the Neurochemical Research Unit at the University of Alberta. RESULTS: There was no correlation between plasma Glu and either medial prefrontal cortical Glu or Glx (R(1,15) = 0.019, p = 0.944 and R(1,15) = 0.081, p = 0.757, respectively). Similarly, there was no correlation between plasma Gln and either mPFC Glu or Glx (R(1,15) = 0.029, p = 0.911 and R(1,15) = 0.025, p = 0.925, respectively). CONCLUSION: Our findings support the use of (1)H-MRS, instead of peripheral blood analysis, for investigating glutamatergic dysfunction in the brain.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».