Roles of the AMPA Receptor Subunit GluA1 but Not GluA2 in Synaptic Potentiation and Activation of ERK in the Anterior Cingulate Cortex
Notice bibliographique
Résumé
Cortical areas including the anterior cingulate cortex (ACC) are important for pain and pleasure. Recent studies using genetic and physiological approaches have demonstrated that the investigation of basic mechanism for long-term potentiation (LTP) in the ACC may reveal key cellular and molecular mechanisms for chronic pain in the cortex. Glutamate N-methyl D-aspartate (NMDA) receptors in the ACC are critical for the induction of LTP, including both NR2A and NR2B subunits. However, cellular and molecular mechanisms for the expression of ACC LTP have been less investigated. Here, we report that the alpha-amino-3-hydroxy-5-methyl-4-isoxazolepropionic acid (AMPA) receptor subunit, GluA1 but not GluA2 contributes to LTP in the ACC using genetic manipulated mice lacking GluA1 or GluA2 gene. Furthermore, GluA1 knockout mice showed decreased extracellular signal-regulated kinase (ERK) phosphorylation in the ACC in inflammatory pain models in vivo. Our results demonstrate that AMPA receptor subunit GluA1 is a key mechanism for the expression of ACC LTP and inflammation-induced long-term plastic changes in the ACC.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».