Measuring Amyloid‐β Peptide Concentrations in Murine Brain with Improved ELISA Assay
Notice bibliographique
Résumé
The amyloid-β (Aβ) peptides of 40 and 42 amino acids that are implicated in Alzheimer's disease may potentially aggregate into toxic oligomers and form neuritic plaques. The enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) is a facile method used for the determination of Aβ concentrations in biological matrices, namely plasma, cerebrospinal fluid, and brain. The method is mostly used for the measurement of Aβ concentrations in transgenic mice, but it is unknown whether the ELISA method is suitable for measuring low, endogenous levels of Aβ in the brains of wild-type mice. The Aβ ELISA kit manufacturer recommends use of 5 M guanidine hydrochloride (GuHCl), a protein-denaturing agent, for homogenization of the brain tissue, followed by dilution back down to 0.1 M to avoid quenching by GuHCl. Components of brain matrices and GuHCl that could interfere with the quantitation have not been investigated. In this article, we describe an improved method involving homogenization of mouse brain with 1 M instead of 5 M GuHCl, reducing the dilution factor by 5× to provide a higher sensitivity. The modified ELISA assay is improved for the quantitation of brain Aβ peptides in wild-type mice, where Aβ peptide levels are much lower than those in transgenic mouse models. © 2021 Wiley Periodicals LLC.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».