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Enregistrement W1964539405 · doi:10.1371/journal.pone.0037917

Induction of Neuronal Death by Microglial AGE-Albumin: Implications for Alzheimer’s Disease

2012· article· en· W1964539405 sur OpenAlexaff
Kyunghee Byun, Enkhjargal Bayarsaikhan, Daesik Kim, Chae Young Kim, Inhee Mook‐Jung, Sun Ha Paek, Seung Up Kim, Tadashi Yamamoto, Moo-Ho Won, Byoung‐Joon Song, Young Mok Park, Bong‐Hee Lee

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthKorea Basic Science InstituteUniversiteit MaastrichtNational Research Foundation
Mots-clésRage (emotion)GlycationProgrammed cell deathAlbuminAlzheimer's diseaseMicrogliaApoptosisExtracellularReceptorSecretionOxidative stressBiologyCell biologyEndocrinologyImmunologyMedicineInternal medicineInflammationDiseaseBiochemistryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advanced glycation end products (AGEs) have long been considered as potent molecules promoting neuronal cell death and contributing to neurodegenerative disorders such as Alzheimer's disease (AD). In this study, we demonstrate that AGE-albumin, the most abundant AGE product in human AD brains, is synthesized in activated microglial cells and secreted into the extracellular space. The rate of AGE-albumin synthesis in human microglial cells is markedly increased by amyloid-β exposure and oxidative stress. Exogenous AGE-albumin upregulates the receptor protein for AGE (RAGE) and augments calcium influx, leading to apoptosis of human primary neurons. In animal experiments, soluble RAGE (sRAGE), pyridoxamine or ALT-711 prevented Aβ-induced neuronal death in rat brains. Collectively, these results provide evidence for a new mechanism by which microglial cells promote death of neuronal cells through synthesis and secretion of AGE-albumin, thereby likely contributing to neurodegenerative diseases such as AD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations75
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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