Stereological estimation of neuron number and plaque load in the hippocampal region of a transgenic rat model of <scp>A</scp>lzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
The main hallmarks of Alzheimer's disease (AD) are senile plaques, neurofibrillary tangles and neuronal death. The McGill-R-Thy1-APP rat is one of the few transgenic rat models of AD that displays progressive amyloid pathology. This study aimed to further characterise this rat model, focusing on the pathological changes in the hippocampal formation and the parahippocampal region. These structures, that are important for episodic memory and spatial navigation, are affected in the early stages of the disease. This study used unbiased stereology to investigate possible neuronal loss in the CA1, subiculum and entorhinal cortex of 18-month-old homozygous McGill-R-Thy1-APP rats, and also quantified the plaque load in all the areas of the hippocampal formation and parahippocampal region from 9 to 18 months old. A significant reduction of neurons at 18 months was only seen in the subiculum. The first plaque pathology was seen at 9 months in the subiculum. Although the quantified plaque load was variable between animals, the pattern of spatiotemporal progression was similar for all animals. The spread of plaque pathology mainly affected anatomically connected regions. Overall, the plaque pathology observed in the transgenic rats was similar to the early phases of amyloid beta (Aβ)-deposition described in human patients. The findings here thus indicate that the McGill-R-Thy1-APP rat could be a good model of the Aβ pathology in AD, but less so with respect to neuron loss.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».