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Enregistrement W4288068795 · doi:10.1186/s13041-022-00955-2

Copper ions, prion protein and Aβ modulate Ca levels in central nervous system myelin in an NMDA receptor-dependent manner

2022· article· en· W4288068795 sur OpenAlexafffund
Shigeki Tsutsui, Megan L. Morgan, Hugo W. Tedford, Haitao You, Gerald W. Zamponi, Peter K. Stys

Notice bibliographique

RevueMolecular Brain · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Prion Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthCanada Research Chairs
Mots-clésNMDA receptorChemistryReceptorCell biologyNeuroscienceMyelinBiophysicsCentral nervous systemBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As in neurons, CNS myelin expresses N-Methyl-D-Aspartate Receptors (NMDARs) that subserve physiological roles, but have the potential to induce injury to this vital element. Using 2-photon imaging of myelinic Ca in live ex vivo mouse optic nerves, we show that Cu ions potently modulate Ca levels in an NMDAR-dependent manner. Chelating Cu in the perfusate induced a substantial increase in Ca levels, and also caused significant axo-myelinic injury. Myelinic NMDARs are shown to be regulated by cellular prion protein; only in prion protein KO optic nerves does application of NMDA + D-serine induce a large Ca increase, consistent with strong desensitization of these receptors in the presence of prion protein limiting Ca overload. Aβ 1-42 peptide induced a large Ca increase that was also Cu-dependent, and was blocked by NMDAR antagonism. Our results indicate that like in neurons, myelinic NMDARs permeate potentially injurious amounts of Ca, and are also potently regulated by micromolar Cu and activated by Aβ 1-42 peptides. These findings shed mechanistic light on the important primary white matter injury frequently observed in Alzheimer's brain.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,773

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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