Multiple roles of GluN2B-containing NMDA receptors in synaptic plasticity in juvenile hippocampus
Notice bibliographique
Résumé
In the CA1 area of the hippocampus N-methyl-d-aspartate receptors (NMDARs) mediate the induction of long-term depression (LTD), short-term potentiation (STP) and long-term potentiation (LTP). All of these forms of synaptic plasticity can be readily studied in juvenile hippocampal slices but the involvement of particular NMDAR subunits in the induction of these different forms of synaptic plasticity is currently unclear. Here, using NVP-AAM077, Ro 25-6981 and UBP145 to target GluN2A-, 2B- and 2D-containing NMDARs respectively, we show that GluN2B-containing NMDARs (GluN2B) are involved in the induction of LTD, STP and LTP in slices prepared from P14 rat hippocampus. A concentration of Ro (1 μM) that selectively blocks GluN2B-containing diheteromers is able to block LTD. It also inhibits a component of STP without affecting LTP. A higher concentration of Ro (10 μM), that also inhibits GluN2A/B triheteromers, blocks LTP. UBP145 selectively inhibits the Ro-sensitive component of STP whereas NVP inhibits LTP. These data are consistent with a role of GluN2B diheretomers in LTD, a role of both GluN2B- and GluN2D- containing NMDARs in STP and a role of GluN2A/B triheteromers in LTP. This article is part of the Special Issue entitled 'Ionotropic glutamate receptors'.
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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 | 0,001 |
| 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 ».