MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2979831218 · doi:10.1101/800268

The interaction of aging and oxidative stress contributes to pathogenesis in mouse and human Huntington disease neurons

2019· preprint· en· W2979831218 sur OpenAlexaff
Emily Machiela, Ritika Jeloka, Nicholas S. Caron, Shagun Mehta, Mandi E. Schmidt, Colton M. Tom, Nalini Polturi, Yuanyun Xie, Virginia B. Mattis, Michael R. Hayden, Amber L. Southwell

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuntingtinOxidative stressHuntington's diseasePathogenesisBiologyNeuroscienceHuntingtin ProteinMutantPhenotypeMutationInduced pluripotent stem cellCell biologyDiseaseGeneticsEndocrinologyMedicineInternal medicineGeneImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Huntington disease (HD) is a fatal, inherited neurodegenerative disorder caused by a mutation in huntingtin ( HTT ). While mutant HTT is present ubiquitously throughout life, HD onset typically occurs in mid-life. Oxidative damage accumulates in the aging brain and is a feature of HD. We sought to interrogate the roles and interaction of age and oxidative stress in HD using primary Hu97/18 mouse neurons, neurons differentiated from HD patient induced pluripotent stem cells (iPSCs), and mice. We find that primary neurons must be matured in culture for canonical stress responses to occur. Furthermore, when aging is accelerated in mature HD neurons, mutant HTT accumulates and sensitivity to oxidative stress is selectively enhanced. Furthermore, we observe HD-specific phenotypes in iPSC-derived neurons and mouse brains that have undergone accelerated aging. These findings suggest a role for aging in HD pathogenesis and interaction between biological age of HD neurons and sensitivity to exogenous stress.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetGenetic Neurodegenerative Diseases→Travaux en français237 207→