Effects of matrix metalloproteinase inhibitors on N-methyl-D-aspartate receptor and contribute to long-term potentiation in the anterior cingulate cortex of adult mice
Notice bibliographique
Résumé
Matrix metalloproteinases (MMPs) have been suggested to contribute to long-term potentiation, behavioral learning, and memory. In the dorsal horn of spinal cord, MMPs were reported to contribute to injury-related changes, and inhibitors of MMPs have been proposed as potential analgesics. However, it is unclear whether MMP inhibitors produce these effects by inhibiting the function of N-methyl-D-aspartate receptor (NMDAR), a key receptor for the induction of long-term potentiation. In this study, we wanted to examine if MMP inhibitors affect NMDAR-mediated excitatory postsynaptic currents in the anterior cingulate cortex of adult mice. Among different subtype inhibitors we used, we found that MMP-9 and MMP-2/9 inhibitors did not change NMDAR-mediated excitatory postsynaptic currents. However, MMP-3 and broad-spectrum MMP inhibitors reduced the NMDAR-mediated excitatory postsynaptic currents. Consistently, MMP-9 and MMP-2/9 inhibitors had no effect on NMDAR-dependent long-term potentiation, but MMP-3 and broad-spectrum MMP inhibitors inhibited the induction of long-term potentiation. Our results suggest that MMP inhibitors may produce their effects by inhibiting NMDAR functions in central synapses.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».