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Enregistrement W4320733310 · doi:10.1186/s40478-023-01524-x

Asymmetric dysregulation of glutamate dynamics across the synaptic cleft in a mouse model of Alzheimer’s disease

2023· article· en· W4320733310 sur OpenAlexafffund
Kyle J. Brymer, Emily P. Hurley, Jessica C. Barron, Bandhan Mukherjee, Jocelyn R. Barnes, Firoozeh Nafar, Matthew P. Parsons

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlzheimer SocietyAlzheimer's SocietySuncor Energy Incorporated
Mots-clésNeuroscienceNeurologyGlutamate receptorDiseaseMedicinePsychologyBiologyPathologyInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most research on glutamate spillover focuses on the deleterious consequences of postsynaptic glutamate receptor overactivation. However, two decades ago, it was noted that the glial coverage of hippocampal synapses is asymmetric: astrocytic coverage of postsynaptic sites exceeds coverage of presynaptic sites by a factor of four. The fundamental relevance of this glial asymmetry remains poorly understood. Here, we used the glutamate biosensor iGluSnFR, and restricted its expression to either CA3 or CA1 neurons to visualize glutamate dynamics at pre- and postsynaptic microenvironments, respectively. We demonstrate that inhibition of the primarily astrocytic glutamate transporter-1 (GLT-1) slows glutamate clearance to a greater extent at presynaptic compared to postsynaptic membranes. GLT-1 expression was reduced early in a mouse model of AD, resulting in slower glutamate clearance rates at presynaptic but not postsynaptic membranes that opposed presynaptic short-term plasticity. Overall, our data demonstrate that the presynapse is particularly vulnerable to GLT-1 dysfunction and may have implications for presynaptic impairments in a variety of brain diseases.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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