Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's Disease (PD) is a neurodegenerative disorder characterized, in part, by the loss of dopaminergic neurons within the nigral-striatal pathway. Multiple lines of evidence support a role for reactive nitrogen species (RNS) in degeneration of this pathway, specifically nitric oxide (NO). This review will focus on how RNS leads to loss of dopaminergic neurons in PD and whether RNS accumulation represents a central signal in the degenerative cascade. Herein, we provide an overview of how RNS accumulates in PD by considering the various cellular sources of RNS including nNOS, iNOS, nitrate, and nitrite reduction and describe evidence that these sources are upregulating RNS in PD. We document that over 1/3 of the proteins that deposit in Lewy Bodies, are post-translationally modified (S-nitrosylated) by RNS and provide a broad description of how this elicits deleterious effects in neurons. In doing so, we identify specific proteins that are modified by RNS in neurons which are implicated in PD pathogenesis, with an emphasis on exacerbation of synucleinopathy. How nitration of alpha-synuclein (aSyn) leads to aSyn misfolding and toxicity in PD models is outlined. Furthermore, we delineate how RNS modulates known PD-related phenotypes including axo-dendritic-, mitochondrial-, and dopamine-dysfunctions. Finally, we discuss successful outcomes of therapeutics that target S-nitrosylation of proteins in Parkinson's Disease related clinical trials. In conclusion, we argue that targeting RNS may be of therapeutic benefit for people in early clinical stages of PD.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».