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Enregistrement W2136004905 · doi:10.1186/1744-8069-10-s1-o17

The epigenetic signature of chronic pain in the mouse brain

2014· article· en· W2136004905 sur OpenAlexaff
Maral Tajerian, Sebastian Alvarado, Magali Millecamps, Moshe Szyf, Laura S. Stone

Notice bibliographique

RevueMolecular Pain · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic painEpigeneticsDNA methylationPrefrontal cortexNeuroscienceNeuroplasticityMedicineCognitionPsychologyBiologyGene expressionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Peripheral nerve injury can be accompanied by long-term pain-related manifestations, such as affective and cognitive disturbances, suggesting the involvement of supraspinal mechanisms. One particular region of interest is the prefrontal cortex (PFC), an area implicated in depression, anxiety and cognitive impairment, all of which are frequently associated with chronic pain [1-4]. Clinically, pathological pain-related changes in the PFC in individuals with chronic low back pain can be reversed following effective pain management [5]. However, the mechanisms behind pain-induced brain plasticity remain poorly understood. Epigenetics is a term used to describe modifications to genomic DNA that alter gene expression. DNA methylation is an epigenetic mechanism that is involved in gene regulation mainly by silencing promoter activity. We propose that long-term alterations in DNA methylation could provide a molecular substrate for chronic pain-related changes in the CNS, forming a ‘‘memory trace’’ for pain in the brain.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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