Time-course global proteome analyses reveal an inverse correlation between Aβ burden and immunoglobulin M levels in the APPNL-F mouse model of Alzheimer disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer disease (AD) stands out amongst highly prevalent diseases because there is no effective treatment nor can the disease be reliably diagnosed at an early stage. A hallmark of AD is the accumulation of aggregation-prone amyloid β peptides (Aβ), the main constituent of amyloid plaques. To identify Aβ-dependent changes to the global proteome we used the recently introduced APPNL-F mouse model of AD, which faithfully recapitulates the Aβ pathology of the disease, and a workflow that interrogated the brain proteome of these mice by quantitative mass spectrometry at three different ages. The elevated Aβ burden in these mice was observed to cause almost no changes to steady-state protein levels of the most abundant >2,500 brain proteins, including 12 proteins encoded by well-confirmed AD risk loci. The notable exception was a striking reduction in immunoglobulin heavy mu chain (IGHM) protein levels in homozygote APPNL-F/NL-F mice, relative to APPNL-F/wt littermates. Follow-up experiments revealed that IGHM levels generally increase with age in this model. Although discovered with brain samples, the relative IGHM depletion in APPNL-F/NL-F mice was validated to manifest systemically in the blood, and did not extend to other blood proteins, including immunoglobulin G. Results presented are consistent with a cause-effect relationship between the excessive accumulation of Aβ and the selective depletion of IGHM levels, which may be of relevance for understanding the etiology of the disease and ongoing efforts to devise blood-based AD diagnostics.
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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 | 0,001 | 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 ».