Longitudinal in vivo imaging of perineuronal nets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SignificancePerineuronal nets (PNNs) are extracellular matrix structures implicated in learning, memory, information processing, synaptic plasticity, and neuroprotection. However, our understanding of mechanisms governing the evidently important contribution of PNNs to central nervous system function is lacking. A primary cause for this gap of knowledge is the absence of direct experimental tools to study their role in vivo.AimWe introduce a robust approach for quantitative longitudinal imaging of PNNs in brains of awake mice at subcellular resolution.ApproachWe label PNNs in vivo with commercially available compounds and monitor their dynamics with two-photon imaging.ResultsUsing our approach, we show that it is possible to longitudinally follow the same PNNs in vivo while monitoring degradation and reconstitution of PNNs. We demonstrate the compatibility of our method to simultaneously monitor neuronal calcium dynamics in vivo and compare the activity of neurons with and without PNNs.ConclusionOur approach is tailored for studying the intricate role of PNNs in vivo, while paving the road for elucidating their role in different neuropathological conditions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle