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Enregistrement W2140961802 · doi:10.1371/journal.pone.0133848

Dissociation of Axonal Neurofilament Content from Its Transport Rate

2015· article· en· W2140961802 sur OpenAlexaff
Aidong Yuan, Linda Hassinger, Mala V. Rao, Jean-Pierre Julien, Christopher C.J. Miller, Ralph A. Nixon

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSkin and Cellular Biology Research
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingMedical Research CouncilWellcome Trust
Mots-clésNeurofilamentCytoskeletonAxonAxoplasmic transportCell biologyBiologyChemistryBiophysicsBiochemistryImmunohistochemistryImmunologyCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The axonal cytoskeleton of neurofilament (NF) is a long-lived network of fibrous elements believed to be a stationary structure maintained by a small pool of transported cytoskeletal precursors. Accordingly, it may be predicted that NF content in axons can vary independently from the transport rate of NF. In the present report, we confirm this prediction by showing that human NFH transgenic mice and transgenic mice expressing human NFL Ser55 (Asp) develop nearly identical abnormal patterns of NF accumulation and distribution in association with opposite changes in NF slow transport rates. We also show that the rate of NF transport in wild-type mice remains constant along a length of the optic axon where NF content varies 3-fold. Moreover, knockout mice lacking NFH develop even more extreme (6-fold) proximal to distal variation in NF number, which is associated with a normal wild-type rate of NF transport. The independence of regional NF content and NF transport is consistent with previous evidence suggesting that the rate of incorporation of transported NF precursors into a metabolically stable stationary cytoskeletal network is the major determinant of axonal NF content, enabling the generation of the striking local variations in NF number seen along axons.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,132 · 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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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