MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3087584071 · doi:10.3389/fnagi.2020.524369

The Interaction of Aging and Cellular Stress Contributes to Pathogenesis in Mouse and Human Huntington Disease Neurons

2020· article· en· W3087584071 sur OpenAlexafffund
Emily Machiela, Ritika Jeloka, Nicholas S. Caron, Shagun Mehta, Mandi E. Schmidt, Helen J. E. Baddeley, Colton M. Tom, Nalini Polturi, Yuanyun Xie, Virginia B. Mattis, Michael R. Hayden, Amber L. Southwell

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Central FloridaHuntington's Disease Society of America
Mots-clésPathogenesisDiseaseNeuroscienceHuntington's diseaseBiologyPsychologyMedicineImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) gene. 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 the brains of HD 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 neurons and mouse brains that have undergone accelerated aging, including a selective increase in DNA damage. These findings suggest a role for aging in HD pathogenesis and an interaction between the 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Aging NeuroscienceMême sujetGenetic Neurodegenerative DiseasesTravaux en français237 207