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Enregistrement W1978879182 · doi:10.3389/fncel.2014.00022

Insulin dysfunction and Tau pathology

2014· review· en· W1978879182 sur OpenAlexafffund
Noura B. El Khoury, Maud Gratuze, Marie-Amélie Papon, Alexis Bretteville, Emmanuel Planel

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular Neuroscience · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlzheimer Society
Mots-clésTau proteinDementiaPathogenesisContext (archaeology)HyperphosphorylationDiabetes mellitusMedicineSenile plaquesDiseaseInsulinAlzheimer's diseasePathologicalNeuroscienceInternal medicinePathologyEndocrinologyPsychologyBiologyGeneticsPhosphorylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The neuropathological hallmarks of Alzheimer's disease (AD) include senile plaques of β-amyloid (Aβ) peptides (a cleavage product of the Amyloid Precursor Protein, or APP) and neurofibrillary tangles (NFT) of hyperphosphorylated Tau protein assembled in paired helical filaments (PHF). NFT pathology is important since it correlates with the degree of cognitive impairment in AD. Only a small proportion of AD is due to genetic variants, whereas the large majority of cases (~99%) is late onset and sporadic in origin. The cause of sporadic AD is likely to be multifactorial, with external factors interacting with biological or genetic susceptibilities to accelerate the manifestation of the disease. Insulin dysfunction, manifested by diabetes mellitus (DM) might be such factor, as there is extensive data from epidemiological studies suggesting that DM is associated with an increased relative risk for AD. Type 1 diabetes (T1DM) and type 2 diabetes (T2DM) are known to affect multiple cognitive functions in patients. In this context, understanding the effects of diabetes on Tau pathogenesis is important since Tau pathology show a strong relationship to dementia in AD, and to memory loss in normal aging and mild cognitive impairment. Here, we reviewed preclinical studies that link insulin dysfunction to Tau protein pathogenesis, one of the major pathological hallmarks of AD. We found more than 30 studies reporting Tau phosphorylation in a mouse or rat model of insulin dysfunction. We also payed attention to potential sources of artifacts, such as hypothermia and anesthesia, that were demonstrated to results in Tau hyperphosphorylation and could major confounding experimental factors. We found that very few studies reported the temperature of the animals, and only a handful did not use anesthesia. Overall, most published studies showed that insulin dysfunction can promote Tau hyperphosphorylation and pathology, both directly and indirectly, through hypothermia.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations131
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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