Guidelines on experimental methods to assess mitochondrial dysfunction in cellular models of neurodegenerative diseases
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases are a spectrum of chronic, debilitating disorders characterised by the progressive degeneration and death of neurons. Mitochondrial dysfunction has been implicated in most neurodegenerative diseases, but in many instances it is unclear whether such dysfunction is a cause or an effect of the underlying pathology, and whether it represents a viable therapeutic target. It is therefore imperative to utilise and optimise cellular models and experimental techniques appropriate to determine the contribution of mitochondrial dysfunction to neurodegenerative disease phenotypes. In this consensus article, we collate details on and discuss pitfalls of existing experimental approaches to assess mitochondrial function in in vitro cellular models of neurodegenerative diseases, including specific protocols for the measurement of oxygen consumption rate in primary neuron cultures, and single-neuron, time-lapse fluorescence imaging of the mitochondrial membrane potential and mitochondrial NAD(P)H. As part of the Cellular Bioenergetics of Neurodegenerative Diseases (CeBioND) consortium ( www.cebiond.org ), we are performing cross-disease analyses to identify common and distinct molecular mechanisms involved in mitochondrial bioenergetic dysfunction in cellular models of Alzheimer's, Parkinson's, and Huntington's diseases. Here we provide detailed guidelines and protocols as standardised across the five collaborating laboratories of the CeBioND consortium, with additional contributions from other experts in the field.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».