Information Processing in Affective Disorders: Did an Ancient Peptide Regulating Intercellular Metabolism Become Co‐Opted for Noxious Stress Sensing?
Notice bibliographique
Résumé
Affective disorders arise in stressful situations from aberrant sensory information integration that affects energetic nutrient (i.e., glucose) utilization to the cognitive centers of the brain. Because energy flow is mediated by molecular signals and receptors that evolved before the first complex brains, the phylogenetically oldest signaling systems are essential in the etiology of affective disorders. The corticotropin-releasing factor (CRF) peptide subfamily is a phylogenetically old metazoan peptide family and is pivotal for regulating organismal energy response associated with stress. Highly conserved, both the CRF peptide family and its receptors possess a structural relationship to the teneurins, and their receptors, latrophilins, respectively. The CRF homologous region of teneurin is defined as the "teneurin C-terminal associated peptide" (TCAP) and antagonizes CRF action, regulates mitochondrial energy production, and is anxiolytic in vivo. Here, it is postulated that TCAP represents an ancient peptide that mediates intercellular information transfer of stressful and noxious events by regulating energy utilization among neurons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».