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Enregistrement W2979393944 · doi:10.1126/science.aax1522

Control of aversion by glycine-gated GluN1/GluN3A NMDA receptors in the adult medial habenula

2019· article· en· W2979393944 sur OpenAlexaff
Yo Otsu, Emmanuel Darcq, Katarzyna Pietrajtis, Ferenc Mátyás, Eric Schwartz, Thomas Bessaïh, Sarah Abi Gerges, Charly V. Rousseau, Teddy Grand, Stéphane Dieudonné, Pierre Paoletti, László Acsády, Cendra Agulhon, Brigitte L. Kieffer, Marco A. Diana

Notice bibliographique

RevueScience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institute on Drug AbuseEuropean Research CouncilHungarian Science FoundationAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésNMDA receptorGlutamate receptorBiologyExcitatory postsynaptic potentialNeuroscienceGlycineReceptorProtein subunitGlycine receptorCell biologyInhibitory postsynaptic potentialBiochemistryAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

-methyl-d-aspartate (NMDA) receptor subunits GluN3A and GluN3B can, when associated with the other glycine-binding subunit GluN1, generate excitatory conductances purely activated by glycine. However, functional GluN1/GluN3 receptors have not been identified in native adult tissues. We discovered that GluN1/GluN3A receptors are operational in neurons of the mouse adult medial habenula (MHb), an epithalamic area controlling aversive physiological states. In the absence of glycinergic neuronal specializations in the MHb, glial cells tuned neuronal activity via GluN1/GluN3A receptors. Reducing GluN1/GluN3A receptor levels in the MHb prevented place-aversion conditioning. Our study extends the physiological and behavioral implications of glycine by demonstrating its control of negatively valued emotional associations via excitatory glycinergic NMDA receptors.

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations100
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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