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Enregistrement W4312196354 · doi:10.1007/s00213-022-06296-1

Estradiol-dependent hypocretinergic/orexinergic behaviors throughout the estrous cycle

2022· review· en· W4312196354 sur OpenAlexafffund
Hye Ji J. Kim, Samuel A. Dickie, Robert B. Laprairie

Notice bibliographique

RevuePsychopharmacology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésOrexinEstrous cycleInternal medicineEndocrinologyOrexin receptorOrexin-AMenstrual cycleHypothalamusLateral hypothalamusBiologyArousalHormoneReceptorNeuroscienceNeuropeptideMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: The female menstrual or estrous cycle and its associated fluctuations in circulating estradiol (E2), progesterone, and other gonadal hormones alter orexin or hypocretin peptide production and receptor activity. Depending on the estrous cycle phase, the transcription of prepro-orexin mRNA, post-translational modification of orexin peptide, and abundance of orexin receptors change in a brain region-specific manner. The most dramatic changes occur in the hypothalamus, which is considered the starting point of the hypothalamic-pituitary-gonadal axis as well as the hub of orexin-producing neurons. Thus, hypothalamus-regulated behaviors, including arousal, feeding, reward processing, and the stress response depend on coordinated efforts between E2, progesterone, and the orexin system. Given the rise of orexin therapeutics for various neuropsychiatric conditions including insomnia and affective disorders, it is important to delineate the behavioral outcomes of this drug class in both sexes, as well as within different time points of the female reproductive cycle. OBJECTIVES: Summarize how the menstrual or estrous cycle affects orexin system functionality in animal models in order to predict how orexin pharmacotherapies exert varying degrees of behavioral effects across the dynamic hormonal milieu.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,338 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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