Paradoxical effects of mutant ubiquitin on Aβ plaque formation in an Alzheimer mouse model
Notice bibliographique
Résumé
Amyloid-β (Aβ) plaques are a prominent pathological hallmark of Alzheimer's disease (AD). They consist of aggregated Aβ peptides, which are generated through sequential proteolytic processing of the transmembrane protein amyloid precursor protein (APP) and several Aβ-associated factors. Efficient clearance of Aβ from the brain is thought to be important to prevent the development and progression of AD. The ubiquitin-proteasome system (UPS) is one of the major pathways for protein breakdown in cells and it has been suggested that impaired UPS-mediated removal of protein aggregates could play an important role in the pathogenesis of AD. To study the effects of an impaired UPS on Aβ pathology in vivo, transgenic APPSwe/PS1ΔE9 mice (APPPS1) were crossed with transgenic mice expressing mutant ubiquitin (UBB+1), a protein-based inhibitor of the UPS. Surprisingly, the APPPS1/UBB+1 crossbreed showed a remarkable decrease in Aβ plaque load during aging. Further analysis showed that UBB+1 expression transiently restored PS1-NTF expression and γ-secretase activity in APPPS1 mice. Concurrently, UBB+1 decreased levels of β-APP-CTF, which is a γ-secretase substrate. Although UBB+1 reduced Aβ pathology in APPPS1 mice, it did not improve the behavioral deficits in these animals.
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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) | 0,001 | 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 ».