Inhibition of Cellular Senescence in AD Models with Water Soluble CoQ10 via Upregulation in Autophagy
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder often associated with memory impairment. According to the World Health Organization, approximately 48 million people worldwide live with the disease and this number is expected to triple by 2050. Due to the increasing prevalence of AD and the rapidly aging global population, a preventative treatment is absolutely necessary. AD is a complex and poorly understood disease with no current treatments to stop its progression. Still, some characteristics of the disease are known including the formation of neurofibrillary tangles and amyloid plaques which have been linked to neuronal death in regions of the hippocampus and cerebral cortex. Additionally, studies have shown a number of mechanisms associated with the disease including impaired autophagy and mitochondrial dysfunction leading to oxidative stress. Elevated reactive oxygen species are a result of inefficiency in the electron transport chain and can induce premature cellular senescence. However, in previous in-vitro studies, ubisol-Q10, a water-soluble formulation of coenzyme-Q10, has been shown to stabilize the mitochondria and inhibit oxidative-stress by reducing the generation of free radicals. When this treatment was applied to a fibroblast cell model of AD and gene expression was analyzed and an increase in autophagy related gene expression was noted. This proposal focuses on determining if autophagy is activated by ubisol-Q10 during stressed induced cellular senescence by examining relative protein expression levels via Western Blot. This will be coupled with immunohistochemistry on an animal tissue model and live cell staining to confirm the role of autophagy as a pro-survival response.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle