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Enregistrement W3163107759 · doi:10.1038/s42003-021-02126-w

Super-resolution imaging reveals α-synuclein seeded aggregation in SH-SY5Y cells

2021· article· en· W3163107759 sur OpenAlexfundno aff
Jason C. Sang, Eric Hidari, Georg Meisl, Rohan T. Ranasinghe, Maria Grazia Spillantini, David Klenerman

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUK Dementia Research InstituteUniversity of TorontoMedical Research CouncilRoyal SocietyParkinson's UKAlzheimer's Society
Mots-clésProtein aggregationBiophysicsSeedingChemistryFibrilSynucleinopathiesCell biologySH-SY5YAmyloid (mycology)Mechanism (biology)EndogenyNanoscopic scaleAlpha-synucleinCell cultureNanotechnologyBiologyBiochemistryParkinson's diseaseMaterials scienceDiseaseInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aggregation of α-synuclein (α-syn) is closely linked to Parkinson's disease (PD) and the related synucleinopathies. Aggregates spread through the brain during the progression of PD, but the mechanism by which this occurs is still not known. One possibility is a self-propagating, templated-seeding mechanism, but this cannot be established without quantitative information about the efficiencies and rates of the key steps in the cellular process. To address this issue, we imaged the uptake and seeding of unlabeled exogenous α-syn fibrils by SH-SY5Y cells and the resulting secreted aggregates, using super-resolution microscopy. Externally-applied fibrils very inefficiently induced self-assembly of endogenous α-syn in a process accelerated by the proteasome. Seeding resulted in the increased secretion of nanoscopic aggregates (mean 35 nm diameter), of both α-syn and Aβ. Our results suggest that cells respond to seed-induced disruption of protein homeostasis predominantly by secreting nanoscopic aggregates; this mechanism may therefore be an important protective response by cells to protein aggregation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations49
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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