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Enregistrement W2996496040 · doi:10.1101/2019.12.19.882464

Role of adenosine in functional recovery following anoxic coma in <i>Locusta migratoria</i>

2019· preprint· en· W2996496040 sur OpenAlexafffund
Rachel A. Van Dusen, Christopher Lanz, R. Meldrum Robertson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience of respiration and sleep
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdenosineDepolarizationCaffeineAdenosine receptorAdenosine receptor antagonistExtracellularComa (optics)NeuroscienceBiologyNeurotransmissionAdenosine A1 receptorBiophysicsChemistryReceptorCell biologyEndocrinologyBiochemistryAgonist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When exposed to prolonged anoxia insects enter a reversible coma during which neural and muscular systems temporarily shut down. Nervous system shut down is a result of spreading depolarization throughout neurons and glial cells. Upon return to normoxia, recovery occurs following the restoration of ion gradients. However, there is a delay in the functional recovery of synaptic transmission following membrane repolarization. In mammals, the build-up of extracellular adenosine following spreading depolarization contributes to this delay. Adenosine accumulation is a marker of metabolic stress and it has many downstream effects through the activation of adenosine receptors. Here we demonstrate that adenosine lengthens the time to functional recovery following anoxic coma in locusts. Caffeine, used as an adenosine receptor antagonist, decreased the time to recovery in intact animals and lengthened the time to recovery in semi-intact animals. Our results show that the rate of recovery in insect systems is affected by the presence of adenosine.

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 seuil0,004

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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