MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2900554811 · doi:10.1016/j.celrep.2018.10.075

Purinergic-Dependent Glial Regulation of Synaptic Plasticity of Competing Terminals and Synapse Elimination at the Neuromuscular Junction

2018· article· en· W2900554811 sur OpenAlexafffund
Houssam Darabid, Alexandre St-Pierre-See, Richard Robitaille

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésPurinergic receptorSynapseSynaptic plasticityNeuroscienceLong-term potentiationSynaptic fatigueNeuromuscular junctionBiologyCell biologySynaptic scalingNeurotransmissionMetaplasticityChemistryReceptorExtracellularBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The precise wiring of synaptic connections requires the elimination of supernumerary inputs competing for innervation of the same target cell. This competition is activity-dependent, strengthening some inputs whereas others are eliminated. Although glial cells are required for the elimination and clearance of terminals, their involvement in activity-dependent synaptic competition remains ill-defined. Here, we used the developing neuromuscular junctions of mice to show that perisynaptic glial cells, through 2Y1 purinergic receptors (P2Y1Rs), decode synaptic efficacy of competing terminals in a Ca 2+ -dependent manner. This glial activity induces long-lasting synaptic potentiation of strong but not weak terminals via presynaptic adenosine 2A receptors. Blockade of glial activity by intracellular Ca 2+ chelation or blockade of P2Y1Rs prevents this plasticity. In addition, blockade of P2Y1Rs delays synapse elimination in vivo . Hence, P2Y1Rs drive glial cell regulation of strong synaptic inputs and influence synapse competition and elimination.

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCell ReportsMême sujetNeuroscience and Neuropharmacology ResearchTravaux en français237 207