The effects of GPER on age-associated memory impairment induced by decreased estrogen levels
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen, as a pleiotropic endocrine hormone, not only regulates the physiological functions of peripheral tissues but also exerts vital neuroregulatory effects in the central nervous system (CNS), such as the development of neurons and the formation of neural network connections, wherein rapid estrogen-mediated reactions positively stimulate spinogenesis and regulate synaptic plasticity and synaptic transmission to facilitate cognitive and memory performance. These fast non-genomic effects can be initiated by membrane-bound estrogen receptors (ERs), three best known of which are ERα, ERβ, and G protein-coupled estrogen receptor (GPER). To date, the effects of ERα and ERβ have been well studied in age-associated memory impairment, whereas there is still a lack of attention to the role of GPER in age-associated memory impairment, and there are still disputes about whether GPER indeed functions as an ER to enhance learning and memory. In this review, we provide a systematic overview of the role of GPER in age-associated memory impairment based on its expression, distribution, and signaling pathways, which might bring some inspiration for translational drugs targeting GPER for age-related diseases and update knowledge on the role of estrogen and its receptor system in the brain.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».