TgCRND8 Amyloid Precursor Protein Transgenic Mice Exhibit an Altered γ-Secretase Processing and an Aggressive, Additive Amyloid Pathology Subject to Immunotherapeutic Modulation
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the morphology and biochemistry of the amyloid-beta (Abeta) peptides produced in TgCRND8 Tg mice carrying combined amyloid precursor protein (APP) Swedish (K670M/N671L) and Indiana (V717F) mutations. Histological analyses employing amyloid-specific staining and electron microscopy revealed that the TgCRND8 Tg mice produce an aggressive pathology, evident as early as 3 months of age, that is a composite of core plaques and peculiar floccular diffuse parenchymal deposits. The Abeta peptides were purified using combined FPLC-HPLC, Western blots, and immunoprecipitation methods and characterized by MALDI-TOF/SELDI-TOF mass spectrometry. The C-terminal APP peptides, assessed by Western blot experiments and mass spectrometry, suggested an alteration in the order of secretase processing, yielding a C-terminal fragment pattern that is substantially different from that observed in sporadic Alzheimer's disease (AD). This modified processing pattern generated longer Abeta peptides, as well as those ending at residues 40/42/43, which may partially explain the early onset and destructive nature of familial AD caused by APP mutations. Despite an aggressive pathology that extended to the cerebellum and white matter, these animals tolerated the presence of an imposing amount of Abeta load. Abeta immunization resulted in an impressive 7-fold reduction in the number of amyloid core plaques and, as previously demonstrated, a significant memory recovery. However, given the phylogenetic distance and the differences in APP processing and Abeta chemistry between Tg mice and AD, caution should be applied in projecting mouse therapeutic interventions onto human subjects.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».