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Vésicules de sécrétion
Vésicules synaptiques
Vésicules synaptiques : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Diagnostic
5
Neurotransmetteurs
Électrophysiologie
Imagerie par résonance magnétique
Microscopie électronique
Tests génétiques
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Troubles neurologiques
Convulsions
Biomarqueurs
Dysfonctionnement synaptique
Symptômes
5
Troubles de la mémoire
Convulsions
Troubles de l'humeur
Neurotransmetteurs
Troubles moteurs
Dysfonctionnement synaptique
Troubles sensoriels
Transmission synaptique
Prévention
5
Alimentation équilibrée
Gestion du stress
Habitudes de vie
Santé synaptique
Sommeil
Régénération synaptique
Toxines environnementales
Fonction synaptique
Gestion du stress
Santé neuronale
Traitements
5
Médicaments
Thérapie comportementale
Thérapie génique
Mutations
Antipsychotiques
Neurotransmetteurs
Suppléments
Santé synaptique
Rééducation
Fonctions motrices
Complications
5
Troubles neurologiques
Déficits cognitifs
Maladies neurodégénératives
Alzheimer
Troubles de l'humeur
Dysfonctionnement synaptique
Troubles moteurs
Dysfonctionnement synaptique
Facteurs de risque
5
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Antécédents familiaux
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 25/04/2025
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Affiliations :
Howard Hughes Medical Institute and Department of Neuroscience, University of Wisconsin School of Medicine and Public Health, Madison, WI 53705, USA.
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Affiliations :
Department of Neurobiology, Max-Planck-Institute for Biophysical Chemistry, Am Faßberg 11, 37077, Göttingen, Germany. Electronic address: rjahn@gwdg.de.
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Affiliations :
Institut für Neurophysiologie, Charité - Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin, Humboldt-Universität zu Berlin, and Berlin Institute of Health, Berlin, Germany.
NeuroCure Cluster of Excellence, Berlin, Germany.
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Affiliations :
Department of Cell Biology and Solomon H. Snyder Department of Neuroscience, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, 21205, USA.
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Affiliations :
Department of Cell Biology and Neuroscience, Montana State University, Bozeman, MT sstowers@montana.edu.
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Institut für Neurophysiologie, Charité - Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin, Humboldt-Universität zu Berlin, and Berlin Institute of Health, Berlin, Germany.
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Affiliations :
Laboratory of Molecular Neuroscience, German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), 10117 Berlin, Germany.
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Affiliations :
Laboratory of Molecular Neuroscience, German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), 10117 Berlin, Germany. Electronic address: dragomir.milovanovic@dzne.de.
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Affiliations :
Department of Cell Biology, Johns Hopkins University, School of Medicine, 725 N Wolfe St., Baltimore, MD 21287, USA; Biochemistry, Cellular and Molecular Biology Graduate Program, Johns Hopkins University, School of Medicine, 1830 E. Monument St., Baltimore, MD 21287, USA. Electronic address: https://twitter.com/@ultrafastgrant.
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Laboratory of Neurobiology, Max-Planck-Institute for Biophysical Chemistry, Göttingen, Germany. marcelo.ganzella@mpibpc.mpg.de.
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University Medical Center Göttingen, Institute for Neuro- and Sensory Physiology, Germany; Biostructural Imaging of Neurodegeneration (BIN) Center, Göttingen, Germany; Excellence Cluster Multiscale Bioimaging, 37073, Göttingen, Germany.
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Affiliations :
Max Planck Institute of Biochemistry, Am Klopferspitz 18, 82152 Martinsried, Germany.
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Max Planck Institute of Biochemistry, Am Klopferspitz 18, 82152 Martinsried, Germany. vladan@biochem.mpg.de.
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Affiliations :
Yale PET Center, Department of Radiology and Biomedical Imaging, Yale School of Medicine, New Haven, CT, USA.
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Yale PET Center, Department of Radiology and Biomedical Imaging, Yale School of Medicine, New Haven, CT, USA.
Department of Biomedical Engineering, Yale School of Engineering & Applied Science, New Haven, CT, USA.
Department of Psychiatry, Yale School of Medicine, New Haven, CT, USA.
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Yale PET Center, Department of Radiology and Biomedical Imaging, Yale School of Medicine, New Haven, CT, USA.
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Yale PET Center, Department of Radiology and Biomedical Imaging, Yale School of Medicine, New Haven, CT, USA.
Department of Biomedical Engineering, Yale School of Engineering & Applied Science, New Haven, CT, USA.
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Affiliations :
Université de Paris, SPPIN-Saints Pères Paris Institute for the Neurosciences, CNRS, F-75006 Paris, France.
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Université de Paris, SPPIN-Saints Pères Paris Institute for the Neurosciences, CNRS, F-75006 Paris, France.
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Université de Paris, SPPIN-Saints Pères Paris Institute for the Neurosciences, CNRS, F-75006 Paris, France. Electronic address: alain.marty@parisdescartes.fr.
Publications dans "Vésicules synaptiques" :
Sensors used for control have become widespread in water resources recovery facilities during the strive for resource efficient operations. However, their accuracy is reliant on uncertain laboratory m...
Low-cost sensors can provide inaccurate data as temperature and humidity affect sensor accuracy. Therefore, calibration and data correction are essential to obtain reliable measurements. This article ...
There is direct evidence of risks at moderate and high levels of radiation dose for highly radiogenic cancers such as leukaemia and thyroid cancer. For many cancer sites, however, it is necessary to a...
We propose a novel methodology for general multi-class classification in arbitrary feature spaces, which results in a potentially well-calibrated classifier. Calibrated classifiers are important in ma...
In-vivo measurements of...
Finite element models built from quantitative computed tomography images rely on element-wise mapping of material properties starting from Hounsfield Units (HU), which can be converted into mineral de...
Accurate camera and hand-eye calibration are essential to ensure high-quality results in image-guided surgery applications. The process must also be able to be undertaken by a nonexpert user in a surg...
This work seeks to identify a suitable method for tracked stereo laparoscope calibration within theater....
A custom calibration rig, to enable rapid calibration in a surgical setting, was designed. The rig was compared against freehand calibration. Stereo reprojection, stereo reconstruction, tracked stereo...
Use of the calibration rig reduced mean errors: reprojection (1.47 mm [SD 0.13] vs. 3.14 mm [SD 2.11], p-value 1e-8), reconstruction (1.37 px [SD 0.10] vs. 10.10 px [SD 4.54], p-value 6e-7), and track...
The use of the calibration rig results in a statistically significant decrease in calibration error metrics, versus freehand calibration, and represents the preferred approach for use in the operating...
Cross-validation is the standard method for hyperparameter tuning, or calibration, of machine learning algorithms. The adaptive lasso is a popular class of penalized approaches based on weighted L...
There is uncertainty whether increased frequency of calibrations may affect the overall analytical variability of a measurement procedure as reflected in quality control (QC) performance. In this simu...
A 5-point calibration curve was modeled with simulated concentrations ranging from 10 to 10,000 mmol/l, and signal intensities with CVs of 3 % around the mean, under a Gaussian distribution. 3 levels ...
The CV of the 3 QC levels remained stable across the different calibration frequencies simulated (5, 10, 15 and 30 QC measurements per recalibration episode). The imprecision was greatest (18 %) at th...
Within the parameters of the simulation study, an increased frequency of calibration events does not adversely impact the overall analytical performance of a measurement procedure under most circumsta...
UAVs are sensor platforms increasingly used in precision agriculture, especially for crop and environmental monitoring using photogrammetry. In this work, light drone flights were performed on three c...