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Enregistrement W2346804254 · doi:10.7554/elife.13998

Adult axolotls can regenerate original neuronal diversity in response to brain injury

2016· article· en· W2346804254 sur OpenAlexfundno aff
Ryoji Amamoto, Violeta G. López-Huerta, Emi Takahashi, Guangping Dai, Aaron K. Grant, Zhanyan Fu, Paola Arlotta

Notice bibliographique

RevueeLife · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeHarvard Stem Cell InstituteMcGill UniversityNational Institutes of HealthHarvard UniversityNew York Stem Cell FoundationEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentBrain and Behavior Research Foundation
Mots-clésAxolotlNeuroscienceBiologyRegeneration (biology)Functional diversityElectrophysiologyCentral nervous systemCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The axolotl can regenerate multiple organs, including the brain. It remains, however, unclear whether neuronal diversity, intricate tissue architecture, and axonal connectivity can be regenerated; yet, this is critical for recovery of function and a central aim of cell replacement strategies in the mammalian central nervous system. Here, we demonstrate that, upon mechanical injury to the adult pallium, axolotls can regenerate several of the populations of neurons present before injury. Notably, regenerated neurons acquire functional electrophysiological traits and respond appropriately to afferent inputs. Despite the ability to regenerate specific, molecularly-defined neuronal subtypes, we also uncovered previously unappreciated limitations by showing that newborn neurons organize within altered tissue architecture and fail to re-establish the long-distance axonal tracts and circuit physiology present before injury. The data provide a direct demonstration that diverse, electrophysiologically functional neurons can be regenerated in axolotls, but challenge prior assumptions of functional brain repair in regenerative species.

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 seuil0,007

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations91
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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