MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387112960 · doi:10.1016/j.conb.2023.102785

Dopamine control of downstream motor centers

2023· review· en· W4387112960 sur OpenAlexafffund
Dimitri Ryczko, Réjean Dubuc

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Neurobiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFaculté de médecine et des sciences de la santé, Université de SherbrookeCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeFonds de Recherche du Québec - SantéGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésNeuroscienceDopaminergicSuperior colliculusDopamineBrainstemTectumMidbrainBiologyBasal gangliaDopaminergic pathwaysCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of dopamine in the control of movement is traditionally associated with ascending projections to the basal ganglia. However, more recently descending dopaminergic pathways projecting to downstream brainstem motor circuits were discovered. In lampreys, salamanders, and rodents, these include projections to the downstream Mesencephalic Locomotor Region (MLR), a brainstem region controlling locomotion. Such descending dopaminergic projections could prime brainstem networks controlling movement. Other descending dopaminergic projections have been shown to reach reticulospinal cells involved in the control of locomotion. In addition, dopamine directly modulates the activity of interneurons and motoneurons. Beyond locomotion, dopaminergic inputs modulate visuomotor transformations within the optic tectum (mammalian superior colliculus). Loss of descending dopaminergic inputs will likely contribute to pathological conditions such as in Parkinson's disease.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Opinion in NeurobiologyMême sujetZebrafish Biomedical Research ApplicationsTravaux en français237 207