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Enregistrement W1967123657 · doi:10.4061/2011/286536

A<i>β</i> Behavior on Neuronal Membranes: Aggregation and Toxicities

2011· article· en· W1967123657 sur OpenAlexaff
Katsuhiko Yanagisawa, Jacques Fantini, Avijit Chakrabartty, Anne Eckert

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Alzheimer s Disease · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipid raftProtein aggregationNeuroscienceMembraneSphingolipidCell biologyChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of evidence suggests that the aggregation and toxic potentials of amyloidogenic proteins, including amyloid β-protein (Aβ), α-synuclein, and prion protein, emerge through the interaction of these proteins with neuronal and/or glial membranes. The aggregation and deposition of Aβ are the initial events of Alzheimer's disease (AD), and the toxicity of aggregated Aβ is the basis for the neuronal loss in AD brains. Thus, the Aβ behavior on neuronal membranes should be one of the critical issues to be clarified for our further understanding of the pathogenesis of AD and to develop therapeutic strategies. To accelerate studies in this field, we have invited original research articles as well as review articles that will provide novel information for our special issue. The first three papers of this special issue describe the crucial involvement of lipid rafts, which are specific membrane microdomains on the cell surface that are rich in sphingolipids and cholesterol, in the production, aggregation, and toxicities of Aβ. The subsequent three papers focus on the gangliosides, which are the major constituent of lipid rafts, particularly in terms of their role in the induction of conformational changes of Aβ, leading to their aggregation and emerging toxicities. The next two articles address how Aβ causes neuronal injury by showing the possibility of formation of amyloid channels in the neuronal membranes, resulting in the disruption of calcium homeostasis that is critical for the function and survival of neurons, and the possibility of generation of radicals. In regard to the Aβ toxicities, much attention has been paid to the argument that the accumulation of Aβ inside neurons may be the critical step. In this context, the next two papers propose a mechanism by which Aβ enters the neurons, which are followed by another two papers showing how the internalized Aβ acts pathologically inside neurons, emphasizing the possibility that the mitochondria may be a target of intraneuronal Aβ. A further argument for the possible interaction between Aβ and neuronal membranes is presented in the next four papers. In these papers, it is presented how Aβ affects the properties of neuronal membranes or, conversely, how the alteration of membrane properties affects the processing of amyloid precursor protein (APP) leading to Aβ generation. Note that the metabolism of neuronal lipids, particularly sphingolipids and ceramide, can be regulated in association with APP processing. The final paper of this special issue describes a foresighted aspect of science and technology of nanochemistry with respect to the pathological protein aggregation, which is likely based on the catalysts of membrane lipids, suggesting an opportunity for developing novel nanomedicines and nanodiagnostics for various amyloidoses. We all look forward to seeing further expansion of studies in this field in the near future. Katsuhiko Yanagisawa Jacques Fantini Avijit Chakrabartty Anne Eckert

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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