Heterologous functional interactions of P2X ATP receptors
Notice bibliographique
Résumé
Part I. In this work we show that P2X3 currents are acutely modulated by the GPCRs mGluR5 and P2Y2, and by the neurotrophin TrkA receptor, expressed in nociceptors, in the recombinant Xenopus oocyte system. The intracellular C-terminal domain of P2X 3 plays an important role in its functional coupling to TrkA. Preliminary studies suggest a role for PKC in the P2X3-TrkA cross-talk, but other routes may also contribute. Part II. Neurogenic and pharmacological stimulation of vascular smooth muscle P2X1 elicits a contractile response that we found was potentiated by serotonin acting through 5HT2A. We also found in Xenopus oocytes that P2X 1 currents in the desensitized state are potentiated by M1 ACh receptors and by phorbol ester stimulation of PKC. Part III. We have shown in Boue-Grabot et al. (2003) that there was an intracellular negative cross-talk and physical interaction between P2X2 and 5HT3A receptors. We also found a functional interaction between P2X2 and GABAA alpha2beta 3 receptor subtypes in HEK293 mammalian cells and in Xenopus oocytes; and we confirmed the findings of Sokolova et al. , (2001) in primary cultures of DRG neurons. (Abstract shortened by UMI.)
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».