Aβ42-oligomer Interacting Peptide (AIP) neutralizes toxic amyloid-β42 species and protects synaptic structure and function
Notice bibliographique
Résumé
The amyloid-β42 (Aβ42) peptide is believed to be the main culprit in the pathogenesis of Alzheimer disease (AD), impairing synaptic function and initiating neuronal degeneration. Soluble Aβ42 oligomers are highly toxic and contribute to progressive neuronal dysfunction, loss of synaptic spine density, and affect long-term potentiation (LTP). We have characterized a short, L-amino acid Aβ-oligomer Interacting Peptide (AIP) that targets a relatively well-defined population of low-n Aβ42 oligomers, rather than simply inhibiting the aggregation of Aβ monomers into oligomers. Our data show that AIP diminishes the loss of Aβ42-induced synaptic spine density and rescues LTP in organotypic hippocampal slice cultures. Notably, the AIP enantiomer (comprised of D-amino acids) attenuated the rough-eye phenotype in a transgenic Aβ42 fly model and significantly improved the function of photoreceptors of these flies in electroretinography tests. Overall, our results indicate that specifically "trapping" low-n oligomers provides a novel strategy for toxic Aβ42-oligomer recognition and removal.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».