Time course and magnitude of alpha-synuclein inclusion formation and nigrostriatal degeneration in the rat model of synucleinopathy triggered by intrastriatal α-synuclein preformed fibrils
Notice bibliographique
Résumé
Animal models that accurately recapitulate the accumulation of alpha-synuclein (α-syn) inclusions, progressive neurodegeneration of the nigrostriatal system and motor deficits can be useful tools for Parkinson's disease (PD) research. The preformed fibril (PFF) synucleinopathy model in rodents generally displays these PD-relevant features, however, the magnitude and predictability of these events is far from established. We therefore sought to optimize the magnitude of α-syn accumulation and nigrostriatal degeneration, and to understand the time course of both. Rats were injected unilaterally with different quantities of α-syn PFFs (8 or 16 μg of total protein) into striatal sites selected to concentrate α-syn inclusion formation in the substantia nigra pars compacta (SNpc). Rats displayed an α-syn PFF quantity-dependent increase in the magnitude of ipsilateral SNpc inclusion formation at 2 months and bilateral loss of nigral dopamine neurons at 6 months. Unilateral 16 μg PFF injection also resulted in modest sensorimotor deficits in forelimb adjusting steps associated with degeneration at 6 months. Bilateral injection of 16 μg α-syn PFFs resulted in symmetric bilateral degeneration equivalent to the ipsilateral nigral degeneration observed following unilateral 16 μg PFF injection (~50% loss). Bilateral PFF injections additionally resulted in alterations in several gait analysis parameters. These α-syn PFF parameters can be applied to generate a reproducible synucleinopathy model in rats with which to study pathogenic mechanisms and vet potential disease-modifying therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».