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Enregistrement W2464666682 · doi:10.1002/cne.24070

Retinal ganglion cell survival and axon regeneration after optic nerve injury in naked mole‐rats

2016· article· en· W2464666682 sur OpenAlexafffund
Kevin K. Park, Xueting Luo, Skyler J. Mooney, Benjamin J. Yungher, Stéphane Belin, Chen Wang, Melissa M. Holmes, Zhigang He

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Comparative Neurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteU.S. ArmyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCraig H. Neilsen FoundationDr. Miriam and Sheldon G. Adelson Medical Research FoundationBuoniconti Fund to Cure Paralysis
Mots-clésAxonBiologyOptic nerveRetinal ganglion cellNeuroscienceRegeneration (biology)RetinaCentral nervous systemLesionAnatomyCell biologyPathologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the adult mammalian central nervous system (CNS), axonal damage often triggers neuronal cell death and glial activation, with very limited spontaneous axon regeneration. In this study, we performed optic nerve injury in adult naked mole-rats, the longest living rodent, with a maximum life span exceeding 30 years, and found that injury responses in this species are quite distinct from those in other mammalian species. In contrast to what is seen in other mammals, the majority of injured retinal ganglion cells (RGCs) survive with relatively high spontaneous axon regeneration. Furthermore, injured RGCs display activated signal transducer and activator of transcription-3 (STAT3), whereas astrocytes in the optic nerve robustly occupy and fill the lesion area days after injury. These neuron-intrinsic and -extrinsic injury responses are reminiscent of those in "cold-blooded" animals, such as fish and amphibians, suggesting that the naked mole-rat is a powerful model for exploring the mechanisms of neuronal injury responses and axon regeneration in mammals. J. Comp. Neurol. 525:380-388, 2017. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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