Novel Monoclonal Antibodies Against Mouse C1q: Characterisation and Development of a Quantitative ELISA for Mouse C1q
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent studies have identified roles for complement in synaptic pruning, both physiological during development and pathological in Alzheimer’s disease (AD). These reports suggest that C1q initiates complement activation on synapses and C3 fragments then tag them for removal by microglia. There is an urgent need to characterise these processes in rodent AD models; this requires the development of reagents and methods for detection and quantification of rodent C1q in fluids and pathological tissues. These will enable better evaluation of the role of C1q in disease and its value as disease biomarker. We describe the generation in C1q-deficient mice of novel monoclonal antibodies against mouse and rat C1q that enabled development of a sensitive, specific, and quantitative ELISA for mouse and rat C1q capable of measuring C1q in biological fluids and tissue extracts. Serum C1q levels were measured in wild-type (WT), C1q knockout (KO), C3 KO, C7 KO, Crry KO, and 3xTg and APP NL-G-F AD model mice through ageing. C1q levels significantly decreased in WT, APP NL-G-F , and C7 KO mice with ageing. C1q levels were reduced in APP NL-G-F compared to WT at all ages and in 3xTg at 12 months; C3 KO and C7 KO, but not Crry KO mice, also demonstrated significantly lower C1q levels compared to matched WT. In brain homogenates, C1q levels increased with age in both WT and APP NL-G-F mice. This robust and adaptable assay for quantification of mouse and rat C1q provides a vital tool for investigating the expression of C1q in rodent models of AD and other complement-driven pathologies.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».