MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6982357509

Impact d'un traumatisme crânio-cérébral léger sur l’architecture du sommeil et le
\ntranscriptome dans un modèle murin

2016· other· fr· W6982357509 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typeother
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésElectrodiagnosisAnimal model
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le traumatisme crânien léger (TCL) est l'un des troubles neurologiques les plus courants
\naffectant la santé publique. Aussi, les troubles du sommeil sont fréquents chez les
\npatients atteints de TCL. Les études chez les rongeurs montrent que certains marqueurs
\nde plasticité synaptique diminuent après le TCL, ce qui pourrait nuire à la plasticité du
\ncerveau. Nous suggérons que la perte de sommeil intensifie l'effet négatif de TCL, qui
\npeut refléter les changements des marqueurs de plasticité synaptique ou des
\nchangements des voies physiologiques qui régulent le sommeil. En utilisant un modèle
\nde traumatisme crânien sur crâne fermé (closed head injury), nous avons étudié la
\nrelation bidirectionnelle entre le TCL et le sommeil en évaluant les effets de TCL sur
\nl’activité électrique du cerveau par électroencéphalographie (EEG), et ceux de la
\nprivation de sommeil (PS) sur l'expression génique post-TCL. Premièrement, l'activité
\nEEG a été enregistrée pour voir si l'architecture du sommeil est altérée suite au TCL.
\nNous avons ensuite voulu tester si la PS suite TCL induit des changements dans
\nl'expression des gènes : Arc, Homer1a, Hif1a, Bdnf, Fos et éphrines, qui ont été liés à la
\nplasticité synaptique et à la régulation du sommeil. Nous avons également étudié l'effet
\nde la PS post-TCL sur le génome complet dans les régions cibles (cortex et
\nl'hippocampe). Les principaux résultats obtenus dans cette étude confirment que TCL
\nmodifie de manière significative l'activité spectrale pendant l'éveil, le sommeil Rapid Eye
\nMovement (REM) et le sommeil non-REM dans le deuxième 24 heures post-TCL. Fait
\nintéressant, la capacité de maintenir de longues périodes d'éveil a été altérée
\nimmédiatement après TCL (première 24h post-TCL). La dynamique de l'activité delta
\npendant l'éveil a été modifié par le TCL. Parallèlement à ces modifications, des
\nchangements dans l'expression des gènes ont été observés dans le cortex et
\nl'hippocampe. Seulement Arc et EfnA3 ont montré une interaction TCL / PS et ce dans
\nl’hippocampe, tandis que l'expression de tous les autres gènes semblait être affectée
\npar la PS ou TCL indépendamment. Nos résultats montrent pour la première fois que le
\nTCL induit l'expression de deux chimiokines (Ccl3 et Cxcl5) à la fois dans le cortex
\ncérébral et l'hippocampe 2,5 jours post-TCL. Également, nous avons observé que le
\nTCL induit une diminution de l'expression de Lgals3 et S100A8 dans le cortex, et une
\naugmentation d’Olig2 dans l'hippocampe. Les résultats concernant les effets de la PS
\nsur le génome complet du cortex et de l'hippocampe montrent des changements
\nsignificatifs dans les gènes impliqués dans diverses fonctions physiologiques, telles que
\nles rythmes circadiens, la réponse inflammatoire, ainsi que de l'activation des cellules
\ngliales. En général, nos résultats précisent les changements dans la qualité de l’éveil
\nainsi que dans l'expression de divers gènes après TCL.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,204 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal)Même sujetScientific Computing and Data ManagementTravaux en français237 207