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Enregistrement W2319017449 · doi:10.1016/j.celrep.2016.03.028

Evidence for an Age-Dependent Decline in Axon Regeneration in the Adult Mammalian Central Nervous System

2016· article· en· W2319017449 sur OpenAlexafffund
Cédric G. Geoffroy, Brett J. Hilton, Wolfram Tetzlaff, Binhai Zheng

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAxotomyAxonRegeneration (biology)NeuroscienceBiologyCentral nervous systemSomaNeuronPTENSpinal cord injuryNeurogenesisSpinal cordPI3K/AKT/mTOR pathwayCell biologySignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How aging impacts axon regeneration after CNS injury is not known. We assessed the impact of age on axon regeneration induced by Pten deletion in corticospinal and rubrospinal neurons, two neuronal populations with distinct innate regenerative abilities. As in young mice, Pten deletion in older mice remains effective in preventing axotomy-induced decline in neuron-intrinsic growth state, as assessed by mTOR activity, neuronal soma size, and axonal growth proximal to a spinal cord injury. However, axonal regeneration distal to injury is greatly diminished, accompanied by increased expression of astroglial and inflammatory markers at the injury site. Thus, the mammalian CNS undergoes an age-dependent decline in axon regeneration, as revealed when neuron-intrinsic growth state is elevated. These results have important implications for developing strategies to promote axonal repair after CNS injuries or diseases, which increasingly affect middle-aged to aging populations.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations164
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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