Postexercise serum from humans influences the biological tug of war of APP processing in human neuronal cells
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases such as Alzheimer’s disease (AD) are becoming more prevalent in our aging society. One specific neuropathological hallmark of this disease is the accumulation of amyloid-β (Aβ) peptides, which aggregate to form extraneuronal plaques. Increased Aβ peptides are often observed well before symptoms of AD develop, highlighting the importance of targeting Aβ-producing pathways early on in disease progression. Evidence indicates that exercise has the capacity to reduce Aβ peptide production in the brain; however, the mechanisms remain unknown. Exercise-induced signaling mediators could be the driving force behind some of the beneficial effects observed in the brain with exercise. The purpose of this study was to examine if postexercise serum and the factors it contains can alter neuronal amyloid precursor protein (APP) processing. Human SH-SY5Y neuronal cells were differentiated with retinoic acid for 5 days and treated with 10% pre- or postexercise serum from humans for 30 min. Cells were collected for analysis of acute (30 min; n = 6) or adaptive (24 h posttreatment; n = 6) responses. There were no statistical differences in a disintegrin and metalloproteinase 10 (ADAM10) and β-site amyloid precursor protein cleaving enzyme 1 (BACE1) mRNA or protein expression with postexercise serum treatment at either time point. However, there was an increase in the ratio of soluble amyloid precursor protein α (sAPPα) to soluble amyloid precursor protein β (sAPPβ) protein content ( P = 0.05) after 30 min of postexercise serum treatment. In addition, 30 min of postexercise serum treatment increased ADAM10 ( P = 0.01) and BACE1 ( P = 0.02) activity. These findings suggest that postexercise serum modulates important enzymes involved in APP processing, potentially pushing the cascade toward the nonamyloidogenic arm.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».