Whole-food diet worsened cognitive dysfunction in an Alzheimer's disease mouse model
Notice bibliographique
Résumé
Food combinations have been associated with lower incidence of Alzheimer's disease. We hypothesized that a combination whole-food diet containing freeze-dried fish, vegetables, and fruits would improve cognitive function in TgCRND8 mice by modulating brain insulin signaling and neuroinflammation. Cognitive function was assessed by a comprehensive battery of tasks adapted to the Morris water maze. Unexpectedly, a "Diet × Transgene" interaction was observed in which transgenic animals fed the whole-food diet exhibited even worse cognitive function than their transgenic counterparts fed the control diet on tests of spatial memory (p < 0.01) and strategic rule learning (p = 0.034). These behavioral deficits coincided with higher hippocampal gene expression of tumor necrosis factor-α (p = 0.013). There were no differences in cortical amyloid-β peptide species according to diet. These results indicate that a dietary profile identified from epidemiologic studies exacerbated cognitive dysfunction and neuroinflammation in a mouse model of familial Alzheimer's disease. We suggest that normally adaptive cellular responses to dietary phytochemicals were impaired by amyloid-beta deposition leading to increased oxidative stress, neuroinflammation, and behavioral deficits.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».