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Enregistrement W2130080875 · doi:10.1017/s0317167100014840

Mechanisms Underlying Taurine Protection Against Glutamate-Induced Neurotoxicity

2013· review· en· W2130080875 sur OpenAlexvenueno aff
Haibo Ye, Haibo Shi, Shankai Yin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAldose Reductase and Taurine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Fund for Distinguished Young ScholarsNational Science Foundation
Mots-clésTaurineExcitotoxicityGlutamate receptorNeuroprotectionNeurotoxicityDepolarizationCell biologyNeuroscienceChemistryEndoplasmic reticulumIntracellularCalpainBiochemistryBiologyPharmacologyBiophysicsEnzymeToxicityAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taurine appears to exert potent protections against glutamate (Glu)-induced injury to neurons, but the underlying molecular mechanisms are not fully understood. The possibly protected targets consist of the plasma membrane and the mitochondrial as well as endoplasmic reticulum (ER) membranes. Protection may be provided through a variety of effects, including the prevention of membrane depolarization, neuronal excitotoxicity and mitochondrial energy failure, increases in intracellular free calcium ([Ca2+]i), activation of calpain, and reduction of Bcl-2 levels. These activities are likely to be linked spatially and temporally in the neuroprotective functions of taurine. In addition, events that occur downstream of Glu stimulation, including altered enzymatic activities, apoptotic pathways, and necrosis triggered by the increased [Ca2+]i, can be inhibited by taurine. This review discusses the possible molecular mechanisms of taurine against Glu-induced neuronal injury, providing a better understanding of the protective processes, which might be helpful in the development of novel interventional strategies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,220 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations38
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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