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Enregistrement W2759747651 · doi:10.1089/scd.2017.0182

Positive Modulation of AMPA Receptors Promotes Survival and Proliferation of Neural Stem/Progenitor Cells from the Adult Rat Spinal Cord

2017· article· en· W2759747651 sur OpenAlexaff
Laureen D. Hachem, Andrea J. Mothe, Charles H. Tator

Notice bibliographique

RevueStem Cells and Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAMPA receptorBiologyProgenitor cellNeural stem cellNeurogenesisGlutamate receptorSpinal cord injurySpinal cordTransplantationNeuroprotectionCell biologyStem cellReceptorNeuroscienceInternal medicineMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transplantation of neural stem/progenitor cells (NSPCs) following spinal cord injury (SCI) is a promising strategy to enhance regeneration but is limited by poor survival of grafted cells. Determining methods to enhance survival of NSPCs is therefore essential. Positive modulation of AMPA receptors has been shown to enhance neurogenesis in various models of brain injury. Here we examined the effect of selective AMPA receptor modulation in adult rat spinal cord-derived NSPCs using a class of allosteric AMPA receptor modulators known as ampakines. NSPCs from the periventricular region of the adult rat spinal cord were treated with ampakines CX614 and CX546 for 72 h either alone or in the presence of low-dose glutamate (50 μM). Treatment with either agent in the presence of glutamate significantly increased cell survival and proliferation and reduced cell death. Moreover, ampakine/glutamate treatment reduced cell death in the setting of oxidative stress. Treatment with ampakines did not significantly alter cell phenotype. These findings offer important insight into a potential therapeutic strategy to positively regulate transplanted and endogenous adult spinal cord-derived NSPCs after SCI.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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