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Enregistrement W4282017910 · doi:10.3389/fncel.2022.908758

Noradrenergic Modulation of the Piriform Cortex: A Possible Avenue for Understanding Pre-Clinical Alzheimer’s Disease Pathogenesis

2022· review· en· W4282017910 sur OpenAlexafffund
Vishaal Rajani, Qi Yuan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular Neuroscience · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPiriform cortexNeurosciencePathogenesisDiseaseModulation (music)MedicinePsychologyPathologyHippocampusPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Olfactory dysfunction is one of the biomarkers for Alzheimer's disease (AD) diagnosis and progression. Deficits with odor identification and discrimination are common symptoms of pre-clinical AD, preceding severe memory disorder observed in advanced stages. As a result, understanding mechanisms of olfactory impairment is a major focus in both human studies and animal models of AD. Pretangle tau, a precursor to tau tangles, is first observed in the locus coeruleus (LC). In a recent animal model, LC pretangle tau leads to LC fiber degeneration in the piriform cortex (PC), a cortical area associated with olfactory dysfunction in both human AD and rodent models. Here, we review the role of LC-sourced NE in modulation of PC activity and suggest mechanisms by which pretangle tau-mediated LC dysfunction may impact olfactory processing in preclinical stage of AD. Understanding mechanisms of early olfactory impairment in AD may provide a critical window for detection and intervention of disease progression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,438
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,075 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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