Differential interaction with <scp>TREM2</scp> modulates microglial uptake of modified Aβ species
Notice bibliographique
Résumé
Rare coding variants of the microglial triggering receptor expressed on myeloid cells 2 (TREM2) confer an increased risk for Alzheimer's disease (AD) characterized by the progressive accumulation of aggregated forms of amyloid β peptides (Aβ). Aβ peptides are generated by proteolytic processing of the amyloid precursor protein (APP). Heterogeneity in proteolytic cleavages and additional post-translational modifications result in the production of several distinct Aβ variants that could differ in their aggregation behavior and toxic properties. Here, we sought to assess whether post-translational modifications of Aβ affect the interaction with TREM2. Biophysical and biochemical methods revealed that TREM2 preferentially interacts with oligomeric Aβ, and that phosphorylation of Aβ increases this interaction. Phosphorylation of Aβ also affected the TREM2 dependent interaction and phagocytosis by primary microglia and in APP transgenic mouse models. Thus, TREM2 function is important for sensing phosphorylated Aβ variants in distinct aggregation states and reduces the accumulation and deposition of these toxic Aβ species in preclinical models of Alzheimer's disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».