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Enregistrement W2269891609 · doi:10.1177/0271678x15626718

Deleting IGF-1 receptor from forebrain neurons confers neuroprotection during stroke and upregulates endocrine somatotropin

2016· article· en· W2269891609 sur OpenAlexaff
C. Daniel De Magalhaes Filho, Laurent Kappeler, Joëlle Dupont, Julien Solinc, Sonia Villapol, Cécile Denis, Marika Nosten‐Bertrand, Jean‐Marie Billard, Annick Blaise, François Tronche, Bruno Giros, Christiane Charriaut‐Marlangue, Saba Aïd, Yves Le Bouc, Martin Holzenberger

Notice bibliographique

RevueJournal of Cerebral Blood Flow & Metabolism · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroprotectionForebrainEndocrinologyNeurogenesisInsulin receptorInternal medicineBiologyGrowth factorInsulin-like growth factorInsulinInsulin-like growth factor 1 receptorInsulin resistanceNeuroscienceReceptorMedicineCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insulin-like growth factors control numerous processes, namely somatic growth, metabolism and stress resistance, connecting this pathway to aging and age-related diseases. Insulin-like growth factor signaling also impacts on neurogenesis, neuronal survival and structural plasticity. Recent reports demonstrated that diminished insulin-like growth factor signaling confers increased stress resistance in brain and other tissues. To better understand the role of neuronal insulin-like growth factor signaling in neuroprotection, we inactivated insulin-like growth factor type-1-receptor in forebrain neurons using conditional Cre-LoxP-mediated gene targeting. We found that brain structure and function, including memory performance, were preserved in insulin-like growth factor receptor mutants, and that certain characteristics improved, notably synaptic transmission in hippocampal neurons. To reveal stress-related roles of insulin-like growth factor signaling, we challenged the brain using a stroke-like insult. Importantly, when charged with hypoxia-ischemia, mutant brains were broadly protected from cell damage, neuroinflammation and cerebral edema. We also found that in mice with insulin-like growth factor receptor knockout specifically in forebrain neurons, a substantial systemic upregulation of growth hormone and insulin-like growth factor-I occurred, which was associated with significant somatic overgrowth. Collectively, we found strong evidence that blocking neuronal insulin-like growth factor signaling increases peripheral somatotropic tone and simultaneously protects the brain against hypoxic-ischemic injury, findings that may contribute to developing new therapeutic concepts preventing the disabling consequences of stroke.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations45
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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