Mouse models of Alzheimer's disease: The long and filamentous road
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is characterized by memory impairment leading to dementia, deposition of amyloid plaques and neurofibrillary tangles (NFTs), and neuronal loss. The major component of plaques is the amyloid beta peptide, A beta, whereas NFTs contain hyperphosphorylated forms of the microtubule-associated protein tau (tau). Familial AD (FAD) mutations either elevate A beta synthesis by favoring 'secretase' of the Alzheimer beta-amyloid precursor protein (APP) or enhance the fibrillogenic properties of this peptide. Mutations in the tau gene cause a different disease denoted FTPD-17, but suggest that the aberrant forms of tau seen in AD are unlikely to be benign. These findings imply a complex pathogenic cascade in AD and important goals of transgenic modeling are to capture and stratify this pathogenic process. Several laboratories have created APP transgenic (Tg) mice that exhibit AD-like amyloid pathology and A beta burdens. These Tg lines also exhibit deficits in spatial reference and/or working memory, with immunization against A beta attenuating both AD-associated phenotypes. Tangle-like pathologies are observed in mice expressing FTPD-17 mutant forms of tau, but florid tau pathologies based upon the wild type (wt) tau isoforms present in AD have proven more elusive. Creation of animal models with robust amyloid and tau pathologies, yet free of irrelevant confounding pathologies, remains a major objective in this field.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».