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Enregistrement W2998554651 · doi:10.1016/j.celrep.2019.11.087

Control of Long-Term Synaptic Potentiation and Learning by Alternative Splicing of the NMDA Receptor Subunit GluN1

2019· article· en· W2998554651 sur OpenAlexafffund
Ameet S. Sengar, Hongbin Li, Wenbo Zhang, Celeste Leung, Arun Ramani, Ner Mu Nar Saw, Yongqian Wang, YuShan Tu, P. Joel Ross, Stephen W. Scherer, James Ellis, Michael Brudno, Zhengping Jia, Michael W. Salter

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of Prince Edward IslandUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGénome QuébecOntario Brain InstituteGenome CanadaSimons Foundation
Mots-clésLong-term potentiationNeuroscienceSynaptic plasticityNMDA receptorHippocampusBiologyNeurotransmissionAlternative splicingMetaplasticityNeuroplasticityExonReceptorGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NMDA receptors (NMDARs) are critical for physiological synaptic plasticity, learning, and memory and for pathological plasticity and neuronal death. The GluN1 subunit is encoded by a single gene, GRIN1, with 8 splice variants, but whether the diversity generated by this splicing has physiological consequences remains enigmatic. Here, we generate mice lacking from the GluN1 exon 5-encoded N1 cassette (GluN1a mice) or compulsorily expressing this exon (GluN1b mice). Despite no differences in basal synaptic transmission, long-term potentiation in the hippocampus is significantly enhanced in GluN1a mice compared with that in GluN1b mice. Furthermore, GluN1a mice learn more quickly and have significantly better spatial memory performance than do GluN1b mice. In addition, in human iPSC-derived neurons in autism spectrum disorder NMDARs show characteristics of N1-lacking GluN1. Our findings indicate that alternative splicing of GluN1 is a mechanism for controlling physiological long-lasting synaptic potentiation, learning, and memory.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations63
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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