Altered levels and distribution of amyloid precursor protein and its processing enzymes in Niemann‐Pick type C1‐deficient mouse brains
Notice bibliographique
Résumé
Niemann-Pick type C (NPC) disease is an autosomal recessive neurodegenerative disorder characterized by intracellular accumulation of cholesterol and glycosphingolipids in many tissues including the brain. The disease is caused by mutations of either NPC1 or NPC2 gene and is accompanied by a severe loss of neurons in the cerebellum, but not in the hippocampus. NPC pathology exhibits some similarities with Alzheimer's disease, including increased levels of amyloid beta (Abeta)-related peptides in vulnerable brain regions, but very little is known about the expression of amyloid precursor protein (APP) or APP secretases in NPC disease. In this article, we evaluated age-related alterations in the level/distribution of APP and its processing enzymes, beta- and gamma-secretases, in the hippocampus and cerebellum of Npc1(-/-) mice, a well-established model of NPC pathology. Our results show that levels and expression of APP and beta-secretase are elevated in the cerebellum prior to changes in the hippocampus, whereas gamma-secretase components are enhanced in both brain regions at the same time in Npc1(-/-) mice. Interestingly, a subset of reactive astrocytes in Npc1(-/-) mouse brains expresses high levels of APP as well as beta- and gamma-secretase components. Additionally, the activity of beta-secretase is enhanced in both the hippocampus and cerebellum of Npc1(-/-) mice at all ages, while the level of C-terminal APP fragments is increased in the cerebellum of 10-week-old Npc1(-/-) mice. These results, taken together, suggest that increased level and processing of APP may be associated with the development of pathology and/or degenerative events observed in Npc1(-/-) mouse brains.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».