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Enregistrement W2337792456 · doi:10.1021/acschemneuro.6b00058

Lipid Microdomains in Synapse Formation

2016· article· en· W2337792456 sur OpenAlexafffund
Carolin Madwar, Gopakumar Gopalakrishnan, R. Bruce Lennox

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLipid raftSphingolipidSynapseNeuroscienceLipid microdomainBiologyCell biologyMembraneChemistrySignal transductionBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane lipid rafts (i.e., cholesterol/sphingolipids domains) exhibit functional roles in both healthy and pathological states of the nervous system. However, due to their highly dynamic nature, it remains a challenge to characterize the fundamental aspects of lipid rafts that are important for specific neuronal processes. An experimental approach is presented here that allows for the interfacing of living neurons with an experimentally accessible model membrane where lipid order in cellular rafts can be reproducibly mimicked. It is demonstrated that coexisting lipid microdomains in model membranes can regulate axonal guidance and establish stable presynaptic contacts when interfaced with neurons in vitro. Experimental evidence is provided where specific functional groups and lateral organizations are favored by neurons in establishing synaptic connections. The model membrane platform presented in this work provides an accessible and direct means to investigate how lipid rafts regulate synapse formation. This experimental platform can similarly be extended to explore a variety of other cellular events where lipid lateral organization is believed to be important.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,245

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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