Distribution of acid-sensing ion channel subunits in human sensory neurons contrasts with that in rodents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acid-sensing ion channels (ASICs) play a critical role in nociception in human sensory neurons. Four genes (ASIC1, ASIC2, ASIC3, and ASIC4) encoding multiple subunits through alternative splicing have been identified in humans. Real time-PCR experiments showed strong expression of three subunits ASIC1, ASIC2, and ASIC3 in human dorsal root ganglia; however, their detailed expression pattern in different neuronal populations has not been investigated yet. In the current study, using an in situ hybridization approach (RNAscope), we examined the presence of ASIC1, ASIC2, and ASIC3 mRNA in three subpopulations of human dorsal root ganglia neurons. Our results revealed that ASIC1 and ASIC3 were present in the vast majority of dorsal root ganglia neurons, while ASIC2 was only expressed in less than half of dorsal root ganglia neurons. The distribution pattern of the three ASIC subunits was the same across the three populations of dorsal root ganglia neurons examined, including neurons expressing the REarranged during Transfection (RET) receptor tyrosine kinase, calcitonin gene-related peptide, and a subpopulation of nociceptors expressing Transient Receptor Potential Cation Channel Subfamily V Member 1. These results strongly contrast the expression pattern of Asics in mice since our previous study demonstrated differential distribution of Asics among the various subpopulation of dorsal root ganglia neurons. Given the distinct acid-sensitivity and activity dynamics among different ASIC channels, the expression differences between human and rodents should be taken under consideration when evaluating the translational potential and efficiency of drugs targeting ASICs in rodent studies.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».