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Enregistrement W2593993808 · doi:10.1074/jbc.m116.761189

Interaction of amyloid-β (Aβ) oligomers with neurexin 2α and neuroligin 1 mediates synapse damage and memory loss in mice

2017· article· en· W2593993808 sur OpenAlexaff
Jordano Brito‐Moreira, Mychael V. Lourenco, Maurício M. Oliveira, Felipe C. Ribeiro, José Henrique Ledo, Luan Pereira Diniz, Juliana F.S. Vital, Margaret H. Magdesian, Helen M. Melo, Fernanda G. Q. Barros‐Aragão, Jorge Marcondes de Souza, Soniza Vieira Alves‐Leon, Flávia Carvalho Alcântara Gomes, Julia R. Clarke, Cláudia P. Figueiredo, Fernanda G. De Felice, Sérgio T. Ferreira

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesInstitute for Translational NeuroscienceInstituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Neurociência TranslacionalNorthwestern UniversityConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroNational Institutes of HealthHuman Frontier Science ProgramCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésNeuroliginSynapseNeuroscienceNeurexinHippocampal formationBiologyNeurotransmissionAlzheimer's diseaseAmyloid (mycology)DiseaseMedicineBiochemistryReceptorPostsynaptic potentialInternal medicineInhibitory postsynaptic potentialExcitatory postsynaptic potential

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brain accumulation of the amyloid-β protein (Aβ) and synapse loss are neuropathological hallmarks of Alzheimer disease (AD). Aβ oligomers (AβOs) are synaptotoxins that build up in the brains of patients and are thought to contribute to memory impairment in AD. Thus, identification of novel synaptic components that are targeted by AβOs may contribute to the elucidation of disease-relevant mechanisms. Trans-synaptic interactions between neurexins (Nrxs) and neuroligins (NLs) are essential for synapse structure, stability, and function, and reduced NL levels have been associated recently with AD. Here we investigated whether the interaction of AβOs with Nrxs or NLs mediates synapse damage and cognitive impairment in AD models. We found that AβOs interact with different isoforms of Nrx and NL, including Nrx2α and NL1. Anti-Nrx2α and anti-NL1 antibodies reduced AβO binding to hippocampal neurons and prevented AβO-induced neuronal oxidative stress and synapse loss. Anti-Nrx2α and anti-NL1 antibodies further blocked memory impairment induced by AβOs in mice. The results indicate that Nrx2α and NL1 are targets of AβOs and that prevention of this interaction reduces the deleterious impact of AβOs on synapses and cognition. Identification of Nrx2α and NL1 as synaptic components that interact with AβOs may pave the way for development of novel approaches aimed at halting synapse failure and cognitive loss in AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations88
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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