Differential regulation of STP, LTP and LTD by structurally diverse NMDA receptor subunit-specific positive allosteric modulators
Notice bibliographique
Résumé
Different types of memory are thought to rely on different types of synaptic plasticity, many of which depend on the activation of the N-Methyl-D Aspartate (NMDA) subtype of glutamate receptors. Accordingly, there is considerable interest in the possibility of using positive allosteric modulators (PAMs) of NMDA receptors (NMDARs) as cognitive enhancers. Here we firstly review the evidence that NMDA receptor-dependent forms of synaptic plasticity: short-term potentiation (STP), long-term potentiation (LTP) and long-term depression (LTD) can be pharmacologically differentiated by using NMDAR ligands. These observations suggest that PAMs of NMDAR function, depending on their subtype selectivity, might differentially regulate STP, LTP and LTD. To test this hypothesis, we secondly performed experiments in rodent hippocampal slices with UBP714 (a GluN2A/2B preferring PAM), CIQ (a GluN2C/D selective PAM) and UBP709 (a pan-PAM that potentiates all GluN2 subunits). We report here, for the first time, that: (i) UBP714 potentiates sub-maximal LTP and reduces LTD; (ii) CIQ potentiates STP without affecting LTP; (iii) UBP709 enhances LTD and decreases LTP. We conclude that PAMs can differentially regulate distinct forms of NMDAR-dependent synaptic plasticity due to their subtype selectivity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».