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Enregistrement W4327936163 · doi:10.3389/fmolb.2023.1097018

The effects of GPER on age-associated memory impairment induced by decreased estrogen levels

2023· review· en· W4327936163 sur OpenAlexaff
Wenyu Luo, Yudie Yan, Yunpeng Cao, Yanbo Zhang, Zhen Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Biosciences · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGPEREstrogen receptorEstrogenNeuroscienceMemory impairmentSynaptic plasticityBiologyReceptorInternal medicineEndocrinologyCognitionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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