Green Tea Epigallocatechin-3-Gallate (EGCG) Modulates Amyloid Precursor Protein Cleavage and Reduces Cerebral Amyloidosis in Alzheimer Transgenic Mice
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder pathologically characterized by deposition of beta-amyloid (Abeta) peptides as senile plaques in the brain. Recent studies suggest that green tea flavonoids may be used for the prevention and treatment of a variety of neurodegenerative diseases. Here, we report that (-)-epigallocatechin-3-gallate (EGCG), the main polyphenolic constituent of green tea, reduces Abeta generation in both murine neuron-like cells (N2a) transfected with the human "Swedish" mutant amyloid precursor protein (APP) and in primary neurons derived from Swedish mutant APP-overexpressing mice (Tg APPsw line 2576). In concert with these observations, we find that EGCG markedly promotes cleavage of the alpha-C-terminal fragment of APP and elevates the N-terminal APP cleavage product, soluble APP-alpha. These cleavage events are associated with elevated alpha-secretase activity and enhanced hydrolysis of tumor necrosis factor alpha-converting enzyme, a primary candidate alpha-secretase. As a validation of these findings in vivo, we treated Tg APPsw transgenic mice overproducing Abeta with EGCG and found decreased Abeta levels and plaques associated with promotion of the nonamyloidogenic alpha-secretase proteolytic pathway. These data raise the possibility that EGCG dietary supplementation may provide effective prophylaxis for AD.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».