Major Alterations of Phosphatidylcholine and Lysophosphotidylcholine Lipids in the Substantia Nigra Using an Early Stage Model of Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disease affecting the nigrostriatal pathway, where patients do not manifest motor symptoms until >50% of neurons are lost. Thus, it is of great importance to determine early neuronal changes that may contribute to disease progression. Recent attention has focused on lipids and their role in pro- and anti-apoptotic processes. However, information regarding the lipid alterations in animal models of PD is lacking. In this study, we utilized high performance liquid chromatography electrospray ionization tandem mass spectrometry (HPLC-ESI-MS/MS) and novel HPLC solvent methodology to profile phosphatidylcholines and sphingolipids within the substantia nigra. The ipsilateral substantia nigra pars compacta was collected from rats 21 days after an infusion of 6-hydroxydopamine (6-OHDA), or vehicle into the anterior dorsal striatum. We identified 115 lipid species from their mass/charge ratio using the LMAPS Lipid MS Predict Database. Of these, 19 lipid species (from phosphatidylcholine and lysophosphotidylcholine lipid classes) were significantly altered by 6-OHDA, with most being down-regulated. The two lipid species that were up-regulated were LPC (16:0) and LPC (18:1), which are important for neuroinflammatory signalling. These findings provide a first step in the characterization of lipid changes in early stages of PD-like pathology and could provide novel targets for early interventions in PD.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».