MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6977306789 · doi:10.6084/m9.figshare.24223823.v1

Additional file 4 of The Q/R editing site of AMPA receptor GluA2 subunit acts as an epigenetic switch regulating dendritic spines, neurodegeneration and cognitive deficits in Alzheimer’s disease

2023· other· en· W6977306789 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAMPA receptorHippocampal formationHippocampusNeurodegenerationProtein subunitIntracellularReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 4: Sup Figure 4. AMPAR surface expression and complex formulation. (a-b) BS3 crosslinking of surface AMPARs alters their molecular weight enabling the discrimination of surface-crosslinked versus intracellular-non crosslinked AMPARs. No changes were found to the ratio of surface to intracellular GluA2 in the (a) whole hippocampus or in (b) hippocampal subregions: CA1, CA3 or DG (n’s for a: WT = 7, GluA2G/G= 8, J20 = 8, GluA2G/G/J20 = 8; n’s for b: WT = 4 for CA1 and DG and 5 for CA3, GluA2G/G= 4 for CA1 and DG and 5 for CA3, J20 = 5 for CA1 and CA3 and 4 for DG, GluA2G/G/J20 = 5 for CA1 and CA3 and 4 for DG; CA1 ANOVA: F(3,14) = 1.607 p = 0.232; CA3 ANOVA: F(3,16) = 1.403 p = 0.278; DG ANOVA: F(3,12) = 1.262 p = 0.24). N’s represent averaged normalised values per immunoblot. Total protein expression of (c) GluA2 and (d) GluA2/3 in the hippocampus showed no differences between any of the genotypes (n = 6/genotype except for (c) where GluA2G/G= 5 and GluA2G/G/J20 = 5; GluA2 ANOVA: F(3,18) = 1.068 p = 0.39; GluA2/3 ANOVA: F(3,20) = 0.51 p = 0.68). (e) Co-immunoprecipitation of AMPAR subunits demonstrated none of the genotypes showed any alterations to their AMPA receptor composition within the hippocampus (unbound fraction shown; n’s: WT = 4, GluA2G/G= 3, J20 = 4, GluA2G/G/J20 = 4). For example, the first column of image in top left shows 100% of GluA1 remained in the unbound fraction when IP’ed against the IgG control, followed by <5% of GluA1 remaining in the unbound fraction when IP’ed against GluA1, followed by 12% of GluA1 remaining in the unbound fraction when IP’ed against GluA2, etc. Each value represents the mean ± the SD.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9280,241

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshare→Même sujetMilitary Technology and Strategies→Travaux en français237 207→