Microglia and BDNF at the crossroads of stressor related disorders: Towards a unique trophic phenotype
Notice bibliographique
Résumé
Stressors ranging from psychogenic/social to neurogenic/injury to systemic/microbial can impact microglial inflammatory processes, but less is known regarding their effects on trophic properties of microglia. Recent studies do suggest that microglia can modulate neuronal plasticity, possibly through brain derived neurotrophic factor (BDNF). This is particularly important given the link between BDNF and neuropsychiatric and neurodegenerative pathology. We posit that certain activated states of microglia play a role in maintaining the delicate balance of BDNF release onto neuronal synapses. This focused review will address how different "activators" influence the expression and release of microglial BDNF and address the question of tropomyosin receptor kinase B (TrkB) expression on microglia. We will then assess sex-based differences in microglial function and BDNF expression, and how microglia are involved in the stress response and related disorders such as depression. Drawing on research from a variety of other disorders, we will highlight challenges and opportunities for modulators that can shift microglia to a "trophic" phenotype with a view to potential therapeutics relevant for stressor-related disorders.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».