Deletion of Tac1 gene impact kinase phosphorylation involved in signaling pathways associated with pain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pain in elderly persons is often not adequately treated, and current treatments may lead to poor outcomes. Therefore, new treatment strategies need to be developed based on a better understanding of the mechanisms underlying the development of chronic pain. Recent studies have shown that Tac1 -/- mice display a significant decrease in nociceptive pain responses to moderate or intense stimuli but present no phenotypic changes following light or nonpainful stimuli. Moreover, the deletion of the Tac1 gene led to a deficit of opioid peptides, which are essential to endogenous pain control mechanisms. Thus, we investigated whether Tac1 -/- mice show defective pain modulatory pathways by specifically profiling protein kinases in mice spinal cord using phosphoproteomics and bioinformatics. Protein phosphorylation is a key feature of the cellular regulatory mechanism, and phosphorylation status is related to the regulation and modulation of protein–protein binding. Bioinformatics analysis revealed that MAPK, tyrosine kinase, senescence, interleukin signaling, and TCR signaling are modulated in Tac1 -/- mice. Interestingly, these processes are intimately linked with inflammatory responses leading to the release of cytokines and chemokines implicated in the interactions and communications between cells. They are key players involved in the initiation and persistence of pathologic pain. The absence of the Tac1 gene products may trigger a much wider cell response to compensate for the lack of important components of the nociceptive pain transmission system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».