Amyloid-β Deposits Lead to Retinal Degeneration in a Mouse Model of Alzheimer Disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the temporal and spatial expression patterns of amyloid precursor protein (APP), amyloid-beta deposits, inflammatory chemokines, and apoptosis in the retina of a mouse model of Alzheimer disease (AD). METHODS: Retinas of transgenic mice harboring a mutant presenilin (PS1) and a mutant APP gene were processed for TUNEL and immunohistochemistry with antibodies against APP, amyloid-beta, monocyte chemotactic protein (MCP)-1, and F4/80. Comparisons were made between age groups and between transgenic and wild-type congeners. RESULTS: The neuroretina demonstrated age-dependent increases in APP in the ganglion cells (RGCs) and in neurons of the inner nuclear layer (INL). Amyloid-beta demonstrated significant age-dependent deposition in the nerve fiber layer (NFL). TUNEL-positive RGC increased in an age-dependent fashion and in transgenic compared with wild-type congeners. Concomitant overexpression of MCP-1 and intense immunoreactivity for F4/80 suggested that RGCs upregulate MCP-1 in response to amyloid-beta. Activated microglia proliferated in response to MCP-1. In the outer retina, retinal pigment epithelium (RPE) demonstrated moderate age-dependent APP immunoreactivity, but nearby drusenlike deposits were not present. Amyloid-beta was observed in the choriocapillaris of the older animals. CONCLUSIONS: Amyloid-beta deposits accumulate with age in the retina of a transgenic mouse model of AD. The amyloid-beta loads are accompanied by increased immunoreactivity for MCP-1, F4/80, and TUNEL-positive profiles in the RGC layer. The results suggest that amyloid-beta causes neurodegeneration in the retina of the doubly mutant transgenic mouse model of AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».