Quantum dot conjugated saporin activates microglia and induces selective substantia nigra degeneration
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is characterized by profound microglial driven inflammatory processes and the loss of dopamine neurons of the substantia nigra (SNc). Both microglia and dopamine neurons that are affected in the SNc are particularly vulnerable to environmental toxicants and finding more selective ways of targeting these cell types is of importance. Quantum dots (QDs) might be a useful vehicle for selectively delivering toxicants to microglia and owing to their fluorescent capability, they can be microscopically tracked within the cell. Accordingly, we assessed the impact of QDs alone and QDs conjugated to the ribosomal toxin, saporin, upon SNc microglia and dopamine neurons. We found that intra-SNc infused QDs selectively entered microglia and induced morphological changes consistent with an activated state. QDs conjugated to saporin also caused a significant loss of dopamine neurons and motor coordination (on a rotarod test) deficits, along with an increase in the inflammatory microglial actin regulatory factors, WAVE2. These data suggest that QDs might be a viable route for toxicant delivery and also has an added advantage of being fluorescently visible. Ultimately, we found SNc neurons to be exceptionally vulnerable to QD-saporin and suggest that this could be a novel targeted approach to model PD-like inflammatory pathology.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».