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Enregistrement W161869356 · doi:10.1096/fasebj.24.1_supplement.lb462

Secreted APP and amyloid beta quantification in SH‐SY5Y cell media using high sensitivity AlphaLISA kits

2010· article· en· W161869356 sur OpenAlexaff
Krystyna Hohenauer, Shihadeh Anani, Alexandre Marcil, Philippe Roby, Stéphane Parent, Sophie Dahan

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensPerkinElmer Biosignal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyloid precursor proteinAlpha secretaseChemistryAmyloid precursor protein secretaseEndogenyCell cultureAmyloid betaCellCleavage (geology)Amyloid (mycology)PeptideBiochemistryCell biologyMolecular biologyAlzheimer's diseaseBiologyDiseaseMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aggregation and accumulation of amyloid beta peptides is one of the pathological hallmarks of Alzheimer's disease (AD). Amyloid beta is produced by sequential proteolytic cleavage of Amyloid Precursor Protein (APP) by beta‐ and gamma‐secretase, which are plausible molecular targets for AD treatment. Thus, identification of modulators of these secretases could lead to new therapeutics for this prevalent and debilitating disease. SH‐SY5Y are human neuroblastoma cells that express APP and the various secretases that cleave this membrane‐bound protein into sAPPβ, sAPPα and amyloid beta peptides. We have developed new highly sensitive and specific AlphaLISA kits that allow the detection of endogenous amounts of these various APP metabolites. Specific inhibitors of alpha‐, beta‐ and gamma‐secretase were used to modulate the relative activities of these enzymes. Application of these inhibitors resulted in characteristic signature levels of product sAPPα, sAPPβ, Aβ 1–40 and Aβ x‐40 (defined as the combined amount of both Aβ 1–40 and Aβ 17–40) from SH‐SY5Y cell culture supernatants. These results show that the new AlphaLISA kits have sufficient sensitivity and specificity to study this pathway, even in wild‐type cells that do not overexpress APP or BACE. The Z′‐factor obtained for these cell‐based secretase assays was greater than 0.6, indicating reproducible and robust assays for HTS. In summary, these new AlphaLISA detection kits can accurately quantitate endogenous APP cleavage products. This will in turn result in a better understanding of the APP degradation pathway and facilitate the identification of novel therapeutic drugs for the treatment of Alzheimer's disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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