Identifying new pain relief targets : using Caenorhabditis elegans to study the endocannabinoid system with advanced proteomics
Bibliographic record
Abstract
Ce projet de recherche examine la relation entre les canaux TRP et le systeme endocannabinoide chez Caenorhabditis elegans, dans le but de developper de nouvelles approches pour reduire la douleur animale et ameliorer leur bien-etre. Bien que des recepteurs structuraux des cannabinoides comme NPR-19 et NPR-32 aient ete identifies chez C. elegans, une caracterisation approfondie de ces recepteurs reste a faire. Nous proposons que les endocannabinoides de C. elegans agissent a la fois sur les recepteurs orthologues vanilloides et cannabinoides, mais seuls les recepteurs vanilloides seraient essentiels pour le soulagement de la douleur. Notre etude a utilise une combinaison d'interventions pharmacologiques, de tests d'evitement thermique et de profilage proteomique thermique pour evaluer les effets de l'AEA, de la capsaicine et du THC sur les souches sauvages et mutantes de C. elegans. Nos resultats indiquent une interaction complexe entre la signalisation des endocannabinoides et les canaux TRP dans la perception de la douleur chez C. elegans. L'AEA (? 10 ?M) a supprime la reponse a la douleur face a la chaleur nocive chez C. elegans apres une exposition d'une heure et a montre des effets analgesiques chez tous les mutants mentionnes, suggerant une redondance des recepteurs ou des mecanismes compensatoires. L'analyse des donnees proteomiques et bio-informatiques a revele une augmentation des processus de transport transmembranaire des cations, une diminution des activites metaboliques liees au stress, ainsi qu'une amelioration des voies de formation des ribosomes, de synthese proteique et d'exportation des proteines. L'AEA a significativement influence diverses voies, y compris l'homeostasie ionique, la signalisation calcique, la signalisation mTOR, le metabolisme du glutathion et les processus lies a l'apoptose. Grace au profilage proteomique thermique, 46 cibles potentielles de l'AEA ont ete identifiees, englobant des orthologues des recepteurs cannabinoides (NPR-32, NPR-19), un orthologue des recepteurs vanilloides (OCR-2), ainsi que des proteines supplementaires associees a la regulation de la nociception et des reponses inflammatoires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".