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Colección SciELO Chile

Characterization of a presymptomatic stage in a Drosophila Parkinson's disease model: Unveiling dopaminergic compensatory mechanisms

Indexado

WoS	WOS:000415779300017
Scopus	SCOPUS_ID:85030709405

DOI

10.1016/J.BBADIS.2017.07.013

Año

2017

Tipo

artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras

Abstract

Thus, our behavioral, immunofluorescence and neurochemical data help define for the first time presymptomatic and symptomatic phases in this PD animal model, and that compensatory changes occur in the dopaminergic neurons in the presymptomatic stage.

Revista

Revista	ISSN
Biochimica Et Biophysica Acta Molecular Basis Of Disease	0925-4439

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Disciplinas de Investigación

WOS
Biochemistry & Molecular Biology
Biophysics

Scopus
Molecular Biology
Molecular Medicine

SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional

Muestra la distribución de colaboración, tanto nacional como extranjera, generada en esta publicación.

Autores - Afiliación

Ord.	Autor	Género	Institución - País
1	Molina-Mateo, Daniela	Mujer	Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
2	FUENZALIDA-URIBE, NICOLAS LEONARDO	Hombre	Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
3	Hidalgo, Sergio	Hombre	Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
4	MOLINA-FERNANDEZ, CLAUDIA LORENA	Mujer	Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
5	Abarca, Jorge	Hombre	Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
6	Zarate, Rafaella V.	-	Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
7	Escandon, Marcela	Mujer	Universidad Mayor - Chile
8	FIGUEROA-CONTRERAS, REINALDO TOMAS	Hombre	Universidad Mayor - Chile
9	Tevy, Maria Florencia	Mujer	Universidad Mayor - Chile
10	CAMPUSANO-ASTORGA, JORGE MAURICIO	Hombre	Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile

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Origen de Citas Identificadas

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Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 5.0 %
Citas No-identificadas: 95.0 %

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