Cannabinoid type-2 receptors modulate terpene induced anxiety-reduction in zebrafish
Notice bibliographique
Résumé
Terpenes are the most extensive and varied group of naturally occurring compounds mostly found in plants, including cannabis, and have an array of potential therapeutic benefits for pathological conditions. The endocannabinoid system can potently modulate anxiety in humans, rodents, and zebrafish. The ‘entourage effect’ suggests terpenes may target cannabinoid CB1 and CB2 receptors, among others, but this requires further investigation. In this study we first tested for anxiety-altering effects of the predominant ‘Super-Class’ terpenes, bisabolol (0.001%, 0.0015%, and 0.002%) and terpinolene (TPL; 0.01%, 0.05%, and 0.1%), in zebrafish with the open field test. Bisabolol did not have an effect on zebrafish behaviour or locomotion. However, TPL caused a significant increase in time spent in the inner zone and decrease in time spent in the outer zone of the arena indicating an anxiolytic (anxiety decreasing) effect. Next, we assessed whether CB1 and CB2 receptor antagonists, rimonabant and AM630 (6-Iodopravadoline) respectively, could eliminate or reduce the anxiolytic effects of TPL (0.1%) and β-caryophyllene (BCP; 4%), another super-class terpene previously shown to be anxiolytic in zebrafish. Rimonabant and AM630 were administered prior to terpene exposure and compared to controls and fish exposed to only the terpenes. AM630, but not rimonabant, eliminated the anxiolytic effects of both BCP and TPL. AM630 modulated locomotion on its own, which was potentiated by terpenes. These findings suggest the behavioural effects of TPL and BCP on zebrafish anxiety-like behaviour are mediated by a selective preference for CB2 receptor sites. Furthermore, the CB2 pathways mediating the anxiolytic response are likely different from those altering locomotion.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».