A switch in G protein coupling for type 1 corticotropin-releasing factor receptors promotes excitability in epileptic brains
Notice bibliographique
Résumé
Anxiety and stress increase the frequency of epileptic seizures. These behavioral states induce the secretion of corticotropin-releasing factor (CRF), a 40-amino acid neuropeptide neurotransmitter that coordinates many behavioral responses to stress in the central nervous system. In the piriform cortex, which is one of the most seizurogenic regions of the brain, CRF normally dampens excitability. By contrast, CRF increased the excitability of the piriform cortex in rats subjected to kindling, a model of temporal lobe epilepsy. In nonkindled rats, CRF activates its receptor, a G protein (heterotrimeric guanosine triphosphate-binding protein)-coupled receptor, and signals through a Gαq/11-mediated pathway. After seizure induction, CRF signaling occurred through a pathway involving Gαs This change in signaling was associated with reduced abundance of regulator of G protein signaling protein type 2 (RGS2), which has been reported to inhibit Gαs-dependent signaling. RGS2 knockout mice responded to CRF in a similar manner as epileptic rats. These observations indicate that seizures produce changes in neuronal signaling that can increase seizure occurrence by converting a beneficial stress response into an epileptic trigger.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».