Genetically encoded sensors for in vivo detection of neurochemicals relevant to depression

神经化学 神经科学 萧条(经济学) 去甲肾上腺素 心理学 重性抑郁障碍 医学 多巴胺 精神科 认知 宏观经济学 经济
作者
Yulin Zhao,Jinxia Wan,Yulong Li
出处
期刊:Journal of Neurochemistry [Wiley]
被引量:2
标识
DOI:10.1111/jnc.16046
摘要

Abstract Depressive disorders are a common and debilitating form of mental illness with significant impacts on individuals and society. Despite the high prevalence, the underlying causes and mechanisms of depressive disorders are still poorly understood. Neurochemical systems, including serotonin, norepinephrine, and dopamine, have been implicated in the development and perpetuation of depressive symptoms. Current treatments for depression target these neuromodulator systems, but there is a need for a better understanding of their role in order to develop more effective treatments. Monitoring neurochemical dynamics during depressive symptoms is crucial for gaining a better a understanding of their involvement in depressive disorders. Genetically encoded sensors have emerged recently that offer high spatial–temporal resolution and the ability to monitor neurochemical dynamics in real time. This review explores the neurochemical systems involved in depression and discusses the applications and limitations of current monitoring tools for neurochemical dynamics. It also highlights the potential of genetically encoded sensors for better characterizing neurochemical dynamics in depression‐related behaviors. Furthermore, potential improvements to current sensors are discussed in order to meet the requirements of depression research.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
汉堡包应助DrChen采纳,获得10
1秒前
研友_VZG7GZ应助食分子采纳,获得10
1秒前
hdmjsls完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
2秒前
akkkk完成签到,获得积分10
3秒前
MauriceH发布了新的文献求助10
3秒前
finerain7发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
YangShu发布了新的文献求助10
3秒前
爆米花应助zhangguo采纳,获得10
4秒前
小文发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
白子墨发布了新的文献求助10
5秒前
铁柱发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
吴丽雪发布了新的文献求助10
5秒前
yy发布了新的文献求助10
5秒前
gy关闭了gy文献求助
6秒前
胡英俊发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
珍珠爱学习完成签到,获得积分10
8秒前
wangxinxin发布了新的文献求助10
8秒前
xuan发布了新的文献求助10
8秒前
杰bro发布了新的文献求助30
8秒前
9秒前
Yao发布了新的文献求助10
9秒前
人间烟火发布了新的文献求助20
9秒前
lzs123完成签到,获得积分20
9秒前
9秒前
10秒前
彭于晏应助tianyu采纳,获得10
10秒前
10秒前
12秒前
12秒前
13秒前
忧郁衬衫完成签到 ,获得积分10
13秒前
ding应助Archer采纳,获得10
13秒前
阿飞大师发布了新的文献求助10
13秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583093
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161776
关于积分的说明 19604859
捐赠科研通 7165133
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266207
关于科研通互助平台的介绍 2431164
邀请新用户注册赠送积分活动 2257518