miR-204-3p/Nox4 Mediates Memory Deficits in a Mouse Model of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most common neurodegenerative disorder leading to dementia in the elderly, and the mechanisms of AD are not fully defined. MicroRNAs (miRNAs) have been shown to contribute to memory deficits in AD. In this study, we identified that miR-204-3p was downregulated in the hippocampus and plasma of 6-month-old APPswe/PS1dE9 (APP/PS1) mice. miR-204-3p overexpression attenuated memory and synaptic deficits in APP/PS1 mice. The amyloid levels and oxidative stress were decreased in the hippocampus of APP/PS1 mice after miR-204-3p overexpression. Nicotinamide adenine dinucleotide phosphate (NADPH) oxidase 4 ( Nox4 ) was a target of miR-204-3p, and Nox4 inhibition by GLX351322 protected neuronal cells against Aβ 1–42 -induced neurotoxicity. Furthermore, GLX351322 treatment rescued synaptic and memory deficits, and decreased oxidative stress and amyloid levels in the hippocampus of APP/PS1 mice. These results revealed that miR-204-3p attenuated memory deficits and oxidative stress in APP/PS1 mice by targeting Nox4, and miR-204-3p overexpression and/or Nox4 inhibition might be a potential therapeutic strategy for AD treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».