Deregulation of Protein Phosphatase 2A and Hyperphosphorylation of τ Protein Following Onset of Diabetes in NOD Mice
Notice bibliographique
Résumé
The histopathological hallmarks of Alzheimer disease (AD) include intraneuronal neurofibrillary tangles composed of abnormally hyperphosphorylated τ protein. Insulin dysfunction might influence AD pathology, as population-based and cohort studies have detected higher AD incidence rates in diabetic patients. But how diabetes affects τ pathology is not fully understood. In this study, we investigated the impact of insulin dysfunction on τ phosphorylation in a genetic model of spontaneous type 1 diabetes: the nonobese diabetic (NOD) mouse. Brains of young and adult female NOD mice were examined, but young NOD mice did not display τ hyperphosphorylation. τ phosphorylation at τ-1 and pS422 epitopes was slightly increased in nondiabetic adult NOD mice. At the onset of diabetes, τ was hyperphosphorylated at the τ-1, AT8, CP13, pS262, and pS422. A subpopulation of diabetic NOD mice became hypothermic, and τ hyperphosphorylation further extended to paired helical filament-1 and TG3 epitopes. Furthermore, elevated τ phosphorylation correlated with an inhibition of protein phosphatase 2A (PP2A) activity. Our data indicate that insulin dysfunction in NOD mice leads to AD-like τ hyperphosphorylation in the brain, with molecular mechanisms likely involving a deregulation of PP2A. This model may be a useful tool to address further mechanistic association between insulin dysfunction and AD pathology.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».