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Enregistrement W2478141771 · doi:10.1007/978-1-62703-517-0_5

Glutamate Receptors and Synaptic Physiology in Developing Neural Circuits

2013· book-chapter· en· W2478141771 sur OpenAlexaff
Declan W. Ali, Marcus E. Cunningham, Birbickram Roy

Notice bibliographique

RevueNeuromethods · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAMPA receptorIon channel linked receptorsKainate receptorSilent synapseIonotropic effectNeuroscienceLong-term depressionGlutamate receptorSynaptic plasticityBiologyReceptorMauthner cellCell biologyChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The major excitatory neurotransmitter in the CNS is glutamate. It binds to and activates fast, ligand-gated receptors such as AMPA and NMDA ionotropic receptors. AMPA receptors are composed of 4 subunits (GluA1–4) with varying stoichiometries. The subunit composition of the AMPA receptors imparts different properties to the receptor channels such as time course, conductance states, rectification, and calcium permeability. In some preparations AMPA receptors appear to switch subunits during development, but the reasons for this switch and the mechanisms that underlie it remain largely unknown. To address these issues, we examine synaptic plasticity phenomena related to AMPA receptor subunit composition in embryonic zebrafish. Specifically, we record AMPA receptor activity associated with Mauthner neurons. This is one of the rare vertebrate preparations in which one can study developmental synaptic plasticity in the same cell from organism to organism.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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