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Enregistrement W2981277840 · doi:10.1016/j.celrep.2019.10.100

An Excitatory and Epileptogenic Effect of Dentate Gyrus Mossy Cells in a Mouse Model of Epilepsy

2019· article· en· W2981277840 sur OpenAlexfundno aff
Justin J. Botterill, Yi-Ling Lu, John J. LaFrancois, Hannah L. Bernstein, David Alcantara‐Gonzalez, Swati Jain, Paige Leary, Helen E. Scharfman

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthNew York State Office of Mental Health
Mots-clésDentate gyrusNeuroscienceEpilepsyGlutamatergicHippocampal formationExcitatory postsynaptic potentialGABAergicHippocampusTemporal lobeBicucullineBiologyMedicineInhibitory postsynaptic potentialGABAA receptorGlutamate receptorReceptorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sparse activity of hippocampal dentate gyrus (DG) granule cells (GCs) is thought to be critical for cognition and behavior, whereas excessive DG activity may contribute to disorders such as temporal lobe epilepsy (TLE). Glutamatergic mossy cells (MCs) of the DG are potentially critical to normal and pathological functions of the DG because they can regulate GC activity through innervation of GCs or indirectly through GABAergic neurons. Here, we test the hypothesis that MC excitation of GCs is normally weak, but under pathological conditions, MC excitation of GCs is dramatically strengthened. We show that selectively inhibiting MCs during severe seizures reduced manifestations of those seizures, hippocampal injury, and chronic epilepsy. In contrast, selectively activating MCs was pro-convulsant. Mechanistic in vitro studies using optogenetics further demonstrated the unanticipated ability of MC axons to excite GCs under pathological conditions. These results demonstrate an excitatory and epileptogenic effect of MCs in the DG.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations114
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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