Neuropeptides in cnidarians
Notice bibliographique
Résumé
Cnidarians are the lowest animal group having a nervous system. In the primitive nervous systems of cnidarians, peptides play important roles as neurotransmitters or neurohormones. So far, we have isolated and sequenced about 35 neuropeptides from different cnidarian classes (Hydrozoa, Scyphozoa, Anthozoa). All these neuropeptides have a C-terminal amide group, which protects against C-terminal degradation, but which also is important for receptor recognition. Also the N-termini of the cnidarian neuropeptides often contain different kinds of protecting groups (such as <Glu residues, L-3-phenyllactyl groups, and X-Pro or X-Pro-Pro sequences). Cnidarian neuropeptides are located in neuronal dense-core vesicles and are synthesized as preprohormones, which can contain up to 41 copies of a neuro peptide sequence. From Hydra, six different neuropeptide genes have been cloned so far. Each gene is expressed by a specific population of neurons, but in two instances coexpression of neuropeptide genes has been found. We have also cloned some of the cnidarian prohormone processing enzymes, among them the enzymes necessary for C-terminal amidation. These enzymes are closely related to their mammalian counterparts. All these data show that the primitive nervous systems of cnidarians have already acquired some of the sophisticated principles that we know from higher animals.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 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 ».