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Enregistrement W2289985435 · doi:10.1096/fasebj.22.1_supplement.725.7

Peripheral nerve injury induces DOR trafficking to cell surface in dorsal horn neurons

2008· article· en· W2289985435 sur OpenAlexaff
Sarah V. Holdridge, Catherine M. Cahill

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathic painAllodyniaHyperalgesiaNerve injuryAgonistNeuroscienceMedicineNociceptionOpioidAnalgesicChronic painPharmacologyChemistryReceptorAnesthesiaInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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)

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)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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