Sensitive quantification of α-glucans in mouse tissues, cell cultures, and human cerebrospinal fluid
Notice bibliographique
Résumé
The soluble α-polyglucan glycogen is a central metabolite enabling transient glucose storage to suit cellular energy needs. Glycogen storage diseases (GSDs) comprise over 15 entities caused by generalized or tissue-specific defects in enzymes of glycogen metabolism. In several, e.g. in Lafora disease caused by the absence of the glycogen phosphatase laforin or its interacting partner malin, degradation-resistant abnormally structured insoluble glycogen accumulates. Sensitive quantification methods for soluble and insoluble glycogen are critical to research, including therapeutic studies, in such diseases. This paper establishes methodological advancements relevant to glycogen metabolism investigations generally, and GSDs. Introducing a pre-extraction incubation method, we measure degradation-resistant glycogen in as little as 30 mg of skeletal muscle or a single hippocampus from Lafora disease mouse models. The digestion-resistant glycogen correlates with the disease-pathogenic insoluble glycogen and can readily be detected in very young mice where glycogen accumulation has just begun. Second, we establish a high-sensitivity glucose assay with detection of ATP depletion, enabling 1) quantification of α-glucans in cell culture using a medium-throughput assay suitable for assessment of candidate glycogen synthesis inhibitors, and 2) discovery of α-glucan material in healthy human cerebrospinal fluid, establishing a novel methodological platform for biomarker analyses in Lafora disease and other GSDs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».