Model System for Live Imaging of Neuronal Responses to Injury and Repair
Notice bibliographique
Résumé
Although it has been well established that induction of growth-associated protein-43 (GAP-43) during development coincides with axonal outgrowth and early synapse formation, the existence of neuronal plasticity and neurite outgrowth in the adult central nervous system after injuries is more controversial. To visualize the processes of neuronal injury and repair in living animals, we generated reporter mice for bioluminescence and fluorescence imaging bearing the luc (luciferase) and gfp (green fluorescent protein) reporter genes under the control of the murine GAP-43 promoter. Reporter functionality was first observed during the development of transgenic embryos. Using in vivo bioluminescence and fluorescence imaging, we visualized induction of the GAP-43 signals from live embryos starting at E10.5, as well as neuronal responses to brain and peripheral nerve injuries (the signals peaked at 14 days postinjury). Moreover, three-dimensional analysis of the GAP-43 bioluminescent signal confirmed that it originated from brain structures affected by ischemic injury. The analysis of fluorescence signal at cellular level revealed colocalization between endogenous protein and the GAP-43-driven gfp transgene. Taken together, our results suggest that the GAP-43-luc/gfp reporter mouse represents a valid model system for real-time analysis of neurite outgrowth and the capacity of the adult nervous system to regenerate after injuries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».