In retinitis pigmentosa TrkC.T1-dependent vectorial Erk activity upregulates glial TNF-α, causing selective neuronal death
Notice bibliographique
Résumé
In some diseases the TrkC.T1 isoform is upregulated in glia, associated with glial TNF-α production and neuronal death. What remains unknown are the activating signals in glia, and how paracrine signals may be selective for a targeted neuron while sparing other proximate neurons. We studied these questions in the retina, where Müller glia contacts photoreceptors on one side and retinal ganglion cells on the other. In a mutant Rhodopsin mouse model of retinitis pigmentosa (RP) causing progressive photoreceptor death-but sparing retinal ganglion cells-TrkC.T1 and NT-3 ligand are upregulated in Müller glia. TrkC.T1 activity generates p-Erk, which causes increased TNF-α. These sequential events take place predominantly in Müller fibers contacting stressed photoreceptors, and culminate in selective death. Each event and photoreceptor death can be prevented by reduction of TrkC.T1 expression, by pharmacological antagonism of TrkC or by pharmacological inhibition Erk. Unmasking the sequence of non-cell autologous events and mechanisms causing selective neuronal death may help rationalize therapies.
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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) | 0,002 | 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 ».