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Enregistrement W2022178570 · doi:10.1371/journal.pone.0017397

DHA Improves Cognition and Prevents Dysfunction of Entorhinal Cortex Neurons in 3xTg-AD Mice

2011· article· en· W2022178570 sur OpenAlexafffund
Dany Arsenault, Carl Julien, Cyntia Tremblay, Frédéric Calon

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesAlzheimer SocietyCanadian Institutes of Health ResearchUniversité Laval
Mots-clésGlutamatergicEntorhinal cortexDocosahexaenoic acidNeuroprotectionNeuroscienceHippocampusTiagabineMedicineChemistryGlutamate receptorInternal medicineEndocrinologyBiologyPolyunsaturated fatty acidBiochemistryEpilepsyAnticonvulsantReceptorFatty acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Defects in neuronal activity of the entorhinal cortex (EC) are suspected to underlie the symptoms of Alzheimer's disease (AD). Whereas neuroprotective effects of docosahexaenoic acid (DHA) have been described, the effects of DHA on the physiology of EC neurons remain unexplored in animal models of AD. Here, we show that DHA consumption improved object recognition (↑12%), preventing deficits observed in old 3xTg-AD mice (↓12%). Moreover, 3xTg-AD mice displayed seizure-like akinetic episodes, not detected in NonTg littermates and partly prevented by DHA (↓50%). Patch-clamp recording revealed that 3xTg-AD EC neurons displayed (i) loss of cell capacitance (CC), suggesting reduced membrane surface area; (ii) increase of firing rate versus injected current (F-I) curve associated with modified action potentials, and (iii) overactivation of glutamatergic synapses, without changes in synaptophysin levels. DHA consumption increased CC (↑12%) and decreased F-I slopes (↓21%), thereby preventing the opposite alterations observed in 3xTg-AD mice. Our results indicate that cognitive performance and basic physiology of EC neurons depend on DHA intake in a mouse model of 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,411

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations182
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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