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Enregistrement W4221122007 · doi:10.1111/acel.13597

Müller Glia maintain their regenerative potential despite degeneration in the aged zebrafish retina

2022· article· en· W4221122007 sur OpenAlexfundno aff
Raquel R. Martins, Mazen Zamzam, Dhani Tracey‐White, Mariya Moosajee, Ryan Thummel, Catarina M. Henriques, Ryan B. MacDonald

Notice bibliographique

RevueAging Cell · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Extramural Research, National Institutes of HealthBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilUniversity of SheffieldMedical Research CouncilRoyal Society of CanadaNational Eye InstituteWellcome Trust
Mots-clésZebrafishBiologyRetinaMuller gliaDegeneration (medical)Regeneration (biology)Cell biologyNeuroscienceRetinal degenerationAnatomyPhysiologyPathologyStem cellGeneticsProgenitor cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ageing is a significant risk factor for degeneration of the retina. Müller glia cells (MG) are key for neuronal regeneration, so harnessing the regenerative capacity of MG in the retina offers great promise for the treatment of age-associated blinding conditions. Yet, the impact of ageing on MG regenerative capacity is unclear. Here, we show that the zebrafish retina undergoes telomerase-independent, age-related neurodegeneration but that this is insufficient to stimulate MG proliferation and regeneration. Instead, age-related neurodegeneration is accompanied by MG morphological aberrations and loss of vision. Mechanistically, yes-associated protein (Yap), part of the Hippo signalling, has been shown to be critical for the regenerative response in the damaged retina, and we show that Yap expression levels decline with ageing. Despite this, morphologically and molecularly altered aged MG retain the capacity to regenerate neurons after acute light damage, therefore, highlighting key differences in the MG response to high-intensity acute damage versus chronic neuronal loss in the zebrafish retina.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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