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Enregistrement W3112701567 · doi:10.3389/fnagi.2020.609517

Brain NAD Is Associated With ATP Energy Production and Membrane Phospholipid Turnover in Humans

2020· article· en· W3112701567 sur OpenAlexaff
Bernard Cuenoud, Özlem İpek, Maya Shevlyakova, Maurice Beaumont, Stephen C. Cunnane, Rolf Gruetter, Lijing Xin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCentre Hospitalier Universitaire VaudoisCentre d'Imagerie BioMédicaleUniversité de LausanneUniversité de GenèveÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne
Mots-clésNAD+ kinaseNicotinamide adenine dinucleotidePhospholipidMetabolismBiochemistryBiologyNicotinamideChemistryMembraneEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The brain requires a large amount of energy, mostly derived from the metabolism of glucose, which decreases substantially with age and neurological diseases. While mounting evidence in model organisms illustrates the central role of brain nicotinamide adenine dinucleotide (NAD) for maintaining energy homeostasis, similar data are sparse in humans. This study explores the correlations between brain NAD, energy production and membrane phospholipid metabolism by 31-phosphorous magnetic resonance spectroscopy ( 31 P-MRS) across 50 healthy participants including a young (mean age 27.1-year-old) and middle-aged (mean age 56.4-year-old) group. The analysis revealed that brain NAD level and NAD + /NADH redox ratio were positively associated with ATP level and the rate of energy production, respectively. Moreover, a metabolic network linking NAD with membrane phospholipid metabolism, energy production, and aging was identified. An inverted trend between age and NAD level was detected. These results pave the way for the use of 31 P-MRS as a powerful non-invasive tool to support the development of new therapeutic interventions targeting NAD associated phospho-metabolic pathways in brain aging and neurological diseases.

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)0,000
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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations71
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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