MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3119327549

The quantification of the distribution of proteins Kir, GLT-1, and mGluR5 in murine astrocytes

2017· article· en· W3119327549 sur OpenAlexaff
Jennifer Flood, Adrienne M. Benediktsson

Notice bibliographique

RevueURSCA Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAstrocyteMetabotropic glutamate receptorGlutamate receptorMetabotropic glutamate receptor 5BiologyNeuroscienceHomeostasisCell biologyCentral nervous systemReceptorBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Astrocytes, a type of glial cell found within the central nervous system, are morphologically complex, and their processes are not well defined structurally or functionally. It is unknown how these processes accommodate regional demands. Small morphological and functional regions, that are highly specialized for homeostasis or synaptic signaling, may be located along the lengths of astrocyte processes. Previous research has begun to identify the distribution of proteins within astrocytes. In this study the processes, and the distribution of clusters of proteins or “puncta”, on seven previously imaged astrocytes, were analyzed using 3-D rendered surfaces generated in ImarisTM, a confocal analysis imaging software. The patterns for three proteins: mGluR5, a metabotropic glutamate receptor (n=30), GLT-1, a glutamate transporter (n=30), and Kir 4.1, an inward rectifying potassium channel (n=10) were examined along the lengths of individual processes. mGluR5 is a protein involved in synaptic signaling, and both GLT-1 and Kir 4.1 are considered more homeostatic. This study suggests that clustered regions of GLT-1 and Kir 4.1 are present within astrocytic processes, but that mGluR5 is more homogenously distributed, indicating that there may be subdomains for specialized functions within astrocytes. * Indicates faculty mentor.

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,282 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueURSCA ProceedingsMême sujetNeuroscience and Neuropharmacology ResearchTravaux en français237 207