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Enregistrement W4391956795 · doi:10.1038/s41467-024-45300-4

Functional plasticity of glutamatergic neurons of medullary reticular nuclei after spinal cord injury in mice

2024· article· en· W4391956795 sur OpenAlexafffund
Maxime Lemieux, Narges Karimi, Frédéric Bretzner

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchWings for LifeGovernment of CanadaCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésGlutamatergicNeuroscienceReticular formationOptogeneticsExcitatory postsynaptic potentialSpinal cordSpinal cord injuryLesionNeuroplasticityBiologyMedicineGlutamate receptorCentral nervous systemInhibitory postsynaptic potentialPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spinal cord injury disrupts the descending command from the brain and causes a range of motor deficits. Here, we use optogenetic tools to investigate the functional plasticity of the glutamatergic reticulospinal drive of the medullary reticular formation after a lateral thoracic hemisection in female mice. Sites evoking stronger excitatory descending drive in intact conditions are the most impaired after injury, whereas those associated with a weaker drive are potentiated. After lesion, pro- and anti-locomotor activities (that is, initiation/acceleration versus stop/deceleration) are overall preserved. Activating the descending reticulospinal drive improves stepping ability on a flat surface of chronically impaired injured mice, and its priming enhances recovery of skilled locomotion on a horizontal ladder. This study highlights the resilience and capacity for reorganization of the glutamatergic reticulospinal command after injury, along with its suitability as a therapeutical target to promote functional recovery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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