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Enregistrement W2504559731 · doi:10.1073/pnas.1610631113

Extensive phosphorylation of AMPA receptors in neurons

2016· article· en· W2504559731 sur OpenAlexfundno aff
Graham H. Diering, Seok Heo, Natasha K. Hussain, Bian Liu, Richard L. Huganir

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaNational Institute of Neurological Disorders and StrokeHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésAMPA receptorMetaplasticityNeuroscienceSynaptic plasticityLong-term potentiationPhosphorylationSynaptic scalingGlutamate receptorSynapseHomeostatic plasticityBiologyLong-term depressionExcitatory postsynaptic potentialCell biologyReceptorBiochemistryInhibitory postsynaptic potential

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regulation of AMPA receptor (AMPAR) function is a fundamental mechanism controlling synaptic strength during long-term potentiation/depression and homeostatic scaling. AMPAR function and membrane trafficking is controlled by protein-protein interactions, as well as by posttranslational modifications. Phosphorylation of the GluA1 AMPAR subunit at S845 and S831 play especially important roles during synaptic plasticity. Recent controversy has emerged regarding the extent to which GluA1 phosphorylation may contribute to synaptic plasticity. Here we used a variety of methods to measure the population of phosphorylated GluA1-containing AMPARs in cultured primary neurons and mouse forebrain. Phosphorylated GluA1 represents large fractions from 12% to 50% of the total population under basal and stimulated conditions in vitro and in vivo. Furthermore, a large fraction of synapses are positive for phospho-GluA1-containing AMPARs. Our results support the large body of research indicating a prominent role of GluA1 phosphorylation in synaptic plasticity.

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 seuil0,003

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations93
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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