Entering a new era of quantifying glutamate clearance in health and disease
Notice bibliographique
Résumé
Glutamate transporter proteins, expressed on both neurons and glia, serve as the main gatekeepers that dictate the spatial and temporal actions of extracellular glutamate. Glutamate is essential to the function of the healthy brain yet paradoxically contributes to the toxicity associated with many neurodegenerative diseases. Rapid transporter-mediated glutamate uptake, primarily occurring at astrocytic processes, tightens the efficiency of excitatory network activity and prevents toxic glutamate build-up in the extracellular space. Glutamate transporter dysfunction is thought to underlie myriad central nervous system (CNS) diseases including Alzheimer and Huntington disease. Over the past few decades, techniques such as biochemical uptake assays and electrophysiological recordings of transporter currents from individual astrocytes have revealed the remarkable ability of the CNS to efficiently clear extracellular glutamate. In more recent years, the rapidly evolving glutamate-sensing "sniffers" now allow researchers to visualize real-time glutamate transients on a millisecond time scale with single synapse spatial resolution in defined cell populations. As we transition to an increased reliance on optical-based methods of glutamate visualization and quantification, it is of utmost importance to understand not only the advantages that glutamate biosensors bring to the table but also the associated caveats and their implications for data interpretation. In this review, we summarize the strengths and limitations of the commonly used methods to quantify glutamate uptake. We then discuss what these techniques, when viewed as a complementary whole, have told us about the brain's ability to regulate glutamate levels, in both health and in the context of neurodegenerative disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».