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Enregistrement W2265639153 · doi:10.1002/mus.25078

Functional ionotropic glutamate receptors on peripheral axons and myelin

2016· article· en· W2265639153 sur OpenAlexafffund
Pia Crone Christensen, Nicole C. Welch, Craig Brideau, Peter K. Stys

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsMultiple Sclerosis Society of Canada
Mots-clésAMPA receptorGlutamate receptorAxonNMDA receptorNeuroscienceBiologyMyelinMetabotropic glutamate receptorCell biologyIonotropic effectKainate receptorReceptorMetabotropic glutamate receptor 1ChemistryCentral nervous systemBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Neurotransmitter-dependent signaling is traditionally restricted to axon terminals. However, receptors are present on myelinating glia, suggesting that chemical transmission may also occur along axons. METHODS: Confocal microscopy and Ca(2+) -imaging using an axonally expressed FRET-based reporter was used to measure Ca(2+) changes and morphological alterations in myelin in response to stimulation of glutamate receptors. RESULTS: Activation of α-amino-3-hydroxy-5-methyl-4-isoxazolepropionic acid (AMPA) or N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptors induced a Ca(2+) increase in axon cylinders. However, only the latter caused structural alterations in axons, despite similar Ca(2+) increases. Myelin morphology was significantly altered by NMDA receptor activation, but not by AMPA receptors. Cu(2+) ions influenced the NMDA receptor-dependent response, suggesting that this metal modulates axonal receptors. Glutamate increased ribosomal signal in Schwann cell cytoplasm. CONCLUSIONS: Axon cylinders and myelin of peripheral nervous system axons respond to glutamate, with a consequence being an increase in Schwann cell ribosomes. This may have implications for nerve pathology and regeneration. Muscle Nerve 54: 451-459, 2016.

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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,796

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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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