Oxidative modification of vesicular transporters in an animal model of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Oxidative stress is one of the major characteristics in Alzheimer’s disease, and converging evidence indicates that cysteine S-nitrosylation might be related in AD pathology. My results demonstrated exogenous S-nitrosoglutathione was able to S-nitrosylate vAChT, vMAT2, vGluT1 and vGluT2. S-nitrosylation of these vesicular transporters inhibited the uptake of [3H]acetylcholine, [3H]dopamine and [3H]glutamate respectively. APP/PS1 transgenic mice were used to investigate neurotransmission dysfunctions of Alzheimer’s disease. Global protein S-nitrosylation was increased in the 9 and 12 month APP/PS1 mice. Further investigation demonstrated an increase of vAChT and vGluT1 S-nitrosylation in frontal cortex of 6, 9 and 12 month APP/PS1 mice and an increased vAChT and vGluT1 S-nitrosylation was found in hippocampus of 3 month APP/PS1 mice. These findings together suggest that S-nitrosylation of vesicular transporters inhibits the uptake of neurotransmitters, and S-nitrosylation of vAChT and might be associated with the neurotransmission dysfunction of acetylcholine and glutamate in Alzheimer’s disease.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».