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Enregistrement W2791471426 · doi:10.1002/glia.23327

<scp>A</scp> predominantly glial origin of axonal ribosomes after nerve injury

2018· article· en· W2791471426 sur OpenAlexaff
Kerstin Müller, Andrea Schnatz, Miriam Schillner, Simone Woertge, Christina Müller, Ilse von Graevenitz, Ari Waisman, Jan van Minnen, Christina Francisca Vogelaar

Notice bibliographique

RevueGlia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésBiologyRibosomeAxonCell biologyNerve injurySciatic nerveSciatic nerve injuryMessenger RNASchwann cellNeuroscienceRegeneration (biology)AnatomyBiochemistryRNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Axonal mRNA transport and local protein synthesis are crucial for peripheral axon regeneration. To date, it remains unclear how ribosomes localize to axons. They may be co-transported with mRNAs or, as suggested by recent studies, transferred from Schwann cells (SC). Here, we generated transgenic "RiboTracker" mice expressing tdTomato-tagged ribosomal protein L4 in specific cell types when crossed with Cre lines. Two neuronal RiboTracker-Cre lines displayed extremely low levels of axonal L4-tdTomato-positive ribosomes. In contrast, two glial RiboTracker-Cre lines revealed tagged ribosomes in sciatic nerve (SN) axons with increasing amounts after injury. Furthermore, non-RiboTracker dorsal root ganglia co-cultured with L4-tdTomato-expressing SCs displayed tagged ribosomes in axons. These data provide unequivocal evidence that SN axons receive ribosomes from SCs upon injury and indicate that glial cells are the main source of axonal ribosomes.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,508

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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