Социально-экономическое и политическое развитие западноадыгского социума в последней четверти XV-первой половине xvi вв
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Neurons are highly sensitive to metabolic and oxidative injury, but endogenous astrocyte mechanisms have a critical capacity to provide protection from these stresses. We previously reported that the master regulator PGC-1α (peroxisome proliferator-activated receptor gamma coactivator-1α) is necessary for retinal astrocytes to mount effective injury responses, with particular regard to oxidative stress. Yet, this pathway has not been well studied in glia. PGC-1α is a transcriptional co-activator that is dysregulated in a variety of neurodegenerative diseases. It functions as a master regulator of cellular bioenergetics, with the ability to regulate tissue specific responses. A key inducer of PGC-1α signaling is adenosine monophosphate-activated kinase (AMPK). Thus, the AMPK-PGC-1α signaling axis coordinates metabolic and oxidative damage responses in the central nervous system (CNS). Here we report that AMPK selectively regulates expression of GCLM (glutamate cysteine ligase modulatory subunit) in astrocytes, but not neurons, through PGC-1α activation. Glutamate cysteine ligase (GCL) is the rate limiting enzyme in the biosynthesis of glutathione (GSH); a critical antioxidant and detoxifying peptide in the CNS. Through this mechanism we describe PGC-1α-dependent induction of GSH synthesis and antioxidant activity in astrocytes, and in the rodent retina in vivo. Furthermore, we demonstrate that therapeutic agonism of this pathway with the AMP mimetic, AICAR, rescues GSH levels in vivo, while reducing RGC death and astrocyte reactivity, following retinal ischemia/reperfusion injury. This mechanism presents a novel strategy for enhancing protective astrocyte antioxidant capacity in the CNS.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,036 |
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 découle