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Enregistrement W4281689511 · doi:10.1016/j.celrep.2022.110911

Loss of 4E-BP converts cerebellar long-term depression to long-term potentiation

2022· article· en· W4281689511 sur OpenAlexafffund
Natasha Saviuk, Yumaine Chong, Peng Wang, Sara Bermudez, Zhe Zhao, Arjun Bhaskaran, Derek Bowie, Nahum Sonenberg, Ellis Cooper, A. Pejmun Haghighi

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesResearch Institute for Aging, University of WaterlooCanadian Institutes of Health ResearchBuck Institute for Research on Aging
Mots-clésLong-term potentiationSynaptic plasticityLong-term depressionCerebellumNeuroscienceBiologyDeep cerebellar nucleiPurkinje cellCerebellar cortexGlutamate receptorGeneticsReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic perturbances in translational regulation result in defects in cerebellar motor learning; however, little is known about the role of translational mechanisms in the regulation of cerebellar plasticity. We show that genetic removal of 4E-BP, a translational suppressor and target of mammalian target of rapamycin complex 1, results in a striking change in cerebellar synaptic plasticity. We find that cerebellar long-term depression (LTD) at parallel fiber-Purkinje cell synapses is converted to long-term potentiation in 4E-BP knockout mice. Biochemical and pharmacological experiments suggest that increased phosphatase activity largely accounts for the defects in LTD. Our results point to a model in which translational regulation through the action of 4E-BP plays a critical role in establishing the appropriate kinase/phosphatase balance required for normal synaptic plasticity in the cerebellum.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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