The Neuropeptide Pituitary Adenylate Cyclase‐Activating Polypeptide Exerts Anti‐Apoptotic and Differentiating Effects during Neurogenesis: Focus on Cerebellar Granule Neurones and Embryonic Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
Pituitary adenylate cyclase-activating polypeptide (PACAP) was originally isolated from ovine hypothalamus on the basis of its hypophysiotrophic activity. It has subsequently been shown that PACAP and its receptors are widely distributed in the central nervous system of adult mammals, indicating that PACAP may act as a neurotransmitter and/or neuromodulator. It has also been found that PACAP and its receptors are expressed in germinative neuroepithelia, suggesting that PACAP could be involved in neurogenesis. There is now compelling evidence that PACAP exerts neurotrophic activities in the developing cerebellum and in embryonic stem (ES) cells. In particular, the presence of PACAP receptors has been demonstrated in the granule layer of the immature cerebellar cortex, and PACAP has been shown to promote survival, inhibit migration and activate neurite outgrowth of granule cell precursors. In cerebellar neuroblasts, PACAP is a potent inhibitor of the mitochondrial apoptotic pathway through activation of the MAPkinase extracellular regulated kinase. ES cells and embryoid bodies (EB) also express PACAP receptors and PACAP facilitates neuronal orientation and induces the appearance of an electrophysiological activity. Taken together, the anti-apoptotic and pro-differentiating effects of PACAP characterised in cerebellar neuroblasts as well as ES and EB cells indicate that PACAP acts not only as a neurohormone and a neurotransmitter, but also as a growth factor.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».