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Enregistrement W3093175098 · doi:10.1186/s13024-020-00399-z

Modeling the β-secretase cleavage site and humanizing amyloid-beta precursor protein in rat and mouse to study Alzheimer’s disease

2020· article· en· W3093175098 sur OpenAlexfundno aff
Lutgarde Serneels, Dries T’Syen, Laura Pérez‐Benito, Tom Theys, Matthew G. Holt, Bart De Strooper

Notice bibliographique

RevueMolecular Neurodegeneration · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilVlaams Instituut voor BiotechnologieFonds Wetenschappelijk OnderzoekVlaamse regeringEuropean CommissionUK Dementia Research InstituteKU LeuvenAlzheimer SocietyAlzheimer's SocietyFondation pour la Recherche sur AlzheimerAlzheimer’s Research UKAlzheimer's Association
Mots-clésAmyloid precursor protein secretaseAmyloid precursor proteinNeurologyDiseaseAmyloid betaCleavage (geology)NeuroscienceAlpha secretaseAlzheimer's diseaseAmyloid βP3 peptideAmyloid (mycology)MedicineBACE1-ASChemistryPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Three amino acid differences between rodent and human APP affect medically important features, including β-secretase cleavage of APP and Aβ peptide aggregation (De Strooper et al., EMBO J 14:4932-38, 1995; Ueno et al., Biochemistry 53:7523-30, 2014; Bush, 2003, Trends Neurosci 26:207-14). Most rodent models for Alzheimer's disease (AD) are, therefore, based on the human APP sequence, expressed from artificial mini-genes randomly inserted in the rodent genome. While these models mimic rather well various biochemical aspects of the disease, such as Aβ-aggregation, they are also prone to overexpression artifacts and to complex phenotypical alterations, due to genes affected in or close to the insertion site(s) of the mini-genes (Sasaguri et al., EMBO J 36:2473-87, 2017; Goodwin et al., Genome Res 29:494-505, 2019). Knock-in strategies which introduce clinical mutants in a humanized endogenous rodent APP sequence (Saito et al., Nat Neurosci 17:661-3, 2014) represent useful improvements, but need to be compared with appropriate humanized wildtype (WT) mice. METHODS: , express APP from the endogenous promotor. We also introduced the early-onset familial Alzheimer's disease (FAD) mutation M139T into the endogenous Rat Psen1 gene. RESULTS: We show that introducing these three amino acid substitutions into the rodent sequence lowers the affinity of the APP substrate for BACE1 cleavage. The effect on β-secretase processing was confirmed as both humanized rodent models produce three times more (human) Aβ compared to the original WT strain. These models represent suitable controls, or starting points, for studying the effect of transgenes or knock-in mutations on APP processing (Saito et al., Nat Neurosci 17:661-3, 2014). We introduced the early-onset familial Alzheimer's disease (FAD) mutation M139T into the endogenous Rat Psen1 gene and provide an initial characterization of Aβ processing in this novel rat AD model. CONCLUSION: The different humanized APP models (rat and mouse) expressing human Aβ and PSEN1 M139T are valuable controls to study APP processing in vivo allowing the use of a human Aβ ELISA which is more sensitive than the equivalent system for rodents. These animals will be made available to the research community.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations83
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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