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Enregistrement W2980369949 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.93.2

Responses of Central Microglial Cells and Ganglionic Macrophages to Peripheral Injury and Disease

2016· article· en· W2980369949 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogliaPeripheralDiseaseSpinal cord injuryNeuroscienceSpinal cordMedicinePathologyFunction (biology)BiologyImmunologyCell biologyInflammationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microglial cells in the brain and spinal cord are exquisitely sensitive to injury and disease, responding by activation that results in changes of morphology and function. These cells are also responsive to trauma/inflammation in peripheral targets, such that injury or disease of motor, sensory and/or autonomic fibers can result in robust activation of microglia centrally. This activation of microglia triggers the presentation of phenotypes that resembles cells with macrophage‐like properties (i.e., increased cytokine production). Curiously, resident macrophages in peripheral neural tissues (e.g., nerves and ganglia) display many similar morphological and functional properties of central microglia. We have used a number of injury paradigms to assess the activation of central microglial cells and peripheral macrophages, as a consequence of direct or indirect neural damage. These experimental models include i) unilateral partial sciatic nerve ligation (a model of peripheral nerve damage), ii) unilateral injection of monosodium‐iodoacetate (MIA) into the hind limb footpad (a model of cutaneous/joint inflammation), and dextran sodium sulfate (DSS) in the drinking water (a model of colonic inflammation). We have also assessed the activation of central microglial cells and peripheral macrophages in aging models (i.e., NGF transgenic mice and TgCRND8 mice). The transmembrane p75 neurotrophin receptor (p75NTR) binds with comparable affinity to neurotrophins (e.g., nerve growth factor, NGF) and cytokines (e.g., tumor necrosis factor alpha, TNFα). Both neurotrophins and cytokines have been implicated in the pathophysiological features of sensory neuron dysfunction as a consequence of injury, disease, and aging. For instance, following peripheral nerve damage, macrophages (i.e., resident and/or infiltrating blood‐borne) in the associated dorsal root ganglia (DRG) display increased process extension, which is indicative of activation. Central microglial cells act in kind. Our studies have sought to determine whether the expression of p75NTR in adult mice affects the activation of microglial cells in the spinal cord and macrophages in sensory ganglia after peripheral nerve/tissue injury. Effects we have measured in p75NTR‐deficient mice are curious because central microglial cells and peripheral macrophages (damaged or otherwise) do not express p75NTR. Since target tissue damage and/or inflammation can stimulate increased p75NTR levels by ganglionic glial cells (i.e., satellite and Schwann cells), we have speculated that such glial expression of p75NTR plays a role in the activation of central microglial cells and peripheral macrophages. One possible mechanism may be through p75NTR‐mediated sequestration of increased levels of neurotrophins and/or cytokines by glial cells, thereby minimizing microglia/macrophage activation in mice following injury and inflammation. Support or Funding Information Queen's University

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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