Peripheral nerve injury induces DOR trafficking to cell surface in dorsal horn neurons
Notice bibliographique
Résumé
Neuropathic (NP) pain remains a significant challenge for clinicians as it is typically refractory to traditional analgesics. However, research in ours and other laboratories increasingly suggests a therapeutic role of delta opioid receptor (DOR) agonists in treating NP pain. Spinal administration of a selective DOR agonist, attenuated nerve injury‐induced allodynia and hyperalgesia with enhanced antinociceptive effects in NP rats compared with controls. This functional enhancement was not due to increased DOR biosynthesis, as DOR protein did not change. In the present study, we examined DOR subcellular localization by electron microscopy immunohistochemistry to determine whether NP injury produces a redistribution of DORs from internal stores to the cell surface. Quantification of immunopositive dendrites in the dorsal horn revealed a bilateral increase in plasma membrane‐associated DORs within lamina V neurons of NP rats compared to shams. The recruitment of DORs to neuronal plasma membranes may represent a compensatory mechanism by which neurons may sustain an inhibitory tone during chronic pain states, and in turn, indicate a viable drug target. (CIHR, J.P. Bickell Foundation, CFI/OIT, CRC)
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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) | 0,002 | 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 ».