Inhibition of cortical synaptic transmission, behavioral nociceptive, and anxiodepressive-like responses by arecoline in adult mice
Notice bibliographique
Résumé
Areca nut, the seed of Areca catechu L., is one of the most widely consumed addictive substances in the world after nicotine, ethanol, and caffeine. The major effective constituent of A. catechu, arecoline, has been reported to affect the central nervous system. Less is known if it may affect pain and its related emotional responses. In this study, we found that oral application of arecoline alleviated the inflammatory pain and its induced anxiolytic and anti-depressive-like behavior. Arecoline also increased the mechanical nociceptive threshold and alleviated depression-like behavior in naïve mice. In the anterior cingulate cortex (ACC), which acts as a hinge of nociception and its related anxiety and depression, by using the multi-electrode field potential recording and whole-cell patch-clamp recording, we found that the evoked postsynaptic transmission in the ACC of adult mice has been inhibited by the application of arecoline. The muscarinic receptor is the major receptor of the arecoline in the ACC. Our results suggest that arecoline alleviates pain, anxiety, and depression-like behavior in both physiological and pathological conditions, and this new mechanism may help to treat patients with chronic pain and its related anxiety and disorder in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».