Protective mutation A673T as a potential gene therapy for most forms of APP Familial Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The accumulation of plaque in the brain leads to the onset and development of Alzheimer’s disease. The Amyloid precursor protein (APP) is usually cut by α-secretase, however an abnormal cleavage profile by β-secretase (BACE1) leads to the accumulation of Aβ peptides, which forms these plaques. Numerous APP gene mutations favor plaque accumulation, causing Familial Alzheimer Disease (FAD). However, a variant of the APP gene (A673T) in Icelanders reduces BACE1 cleavage by 40 %. A library of plasmids containing APP genes with 29 FAD mutations with or without the additional A673T mutation was generated and transfected in neuroblastomas to assess the effect of this mutation on Aβ peptide production. In most cases the production of Aβ peptides was decreased by the co-dominant A673T mutation. The reduction of Aβ peptide concentrations for the London mutation (V717I) even reached the same level as A673T carriers. These results suggest that the insertion of A673T in the APP gene of genetically susceptible FAD patients may prevent the onset of, slow down, or stop the progression of the 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».