Canadian Association of Neuroscience Review: Cellular and Synaptic Insights into Physiological and Pathological Pain
Notice bibliographique
Résumé
Neurons and synapses in the central nervous system are plastic, undergoing long-term changes throughout life. Studies of molecular and cellular mechanisms of such changes not only provide important insight into how we learn and store new knowledge in our brains, but they also reveal the mechanisms of pathological changes that occur following injury. The author proposes that during induction, neuronal mechanisms underlying physiological functions, such as learning and memory, may share some common signaling molecules with abnormal or injury-related changes in the brain. Distinct synaptic and neuronal network mechanisms are involved in pathological pain as compared to cognitive learning and memory. Nociceptive information is transmitted and regulated at different levels of the brain, from the spinal cord to the forebrain. Furthermore, N-methyl-D-aspartate receptor-dependent and calcium-calmodulin activated adenylyl cyclases (AC1 and AC8) in the anterior cingulate cortex play important roles in the induction and expression of persistent inflammatory and neuropathic pain. Neuronal activity in the anterior cingulate cortex can also influence nociceptive transmission in the dorsal horn of the spinal cord by activating the endogenous facilitatory system. Our results provide important synaptic and molecular insights into physiological responses to injury.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,021 |
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 ».