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Enregistrement W4220740665 · doi:10.3390/ijms23073579

Distinctive Toll-like Receptors Gene Expression and Glial Response in Different Brain Regions of Natural Scrapie

2022· article· en· W4220740665 sur OpenAlexaff
Mirta García-Martínez, Leonardo M. Cortez, Alicia Otero, Marina Betancor, B. Serrano, Rosa Bolea, Juan José Badiola, María Carmen Garza

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePrion Diseases and Protein Misfolding
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement
Mots-clésScrapieGliosisNeuropathologyNeurodegenerationBiologyMicrogliaInnate immune systemNeuroscienceTREM2ImmunologyPathologyImmune systemDiseaseInflammationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prion diseases are chronic and fatal neurodegenerative diseases characterized by the accumulation of disease-specific prion protein (PrPSc), spongiform changes, neuronal loss, and gliosis. Growing evidence shows that the neuroinflammatory response is a key component of prion diseases and contributes to neurodegeneration. Toll-like receptors (TLRs) have been proposed as important mediators of innate immune responses triggered in the central nervous system in other human neurodegenerative diseases, including Alzheimer’s disease, Parkinson’s disease, and amyotrophic lateral sclerosis. However, little is known about the role of TLRs in prion diseases, and their involvement in the neuropathology of natural scrapie has not been studied. We assessed the gene expression of ovine TLRs in four anatomically distinct brain regions in natural scrapie-infected sheep and evaluated the possible correlations between gene expression and the pathological hallmarks of prion disease. We observed significant changes in TLR expression in scrapie-infected sheep that correlate with the degree of spongiosis, PrPSc deposition, and gliosis in each of the regions studied. Remarkably, TLR4 was the only gene upregulated in all regions, regardless of the severity of neuropathology. In the hippocampus, we observed milder neuropathology associated with a distinct TLR gene expression profile and the presence of a peculiar microglial morphology, called rod microglia, described here for the first time in the brain of scrapie-infected sheep. The concurrence of these features suggests partial neuroprotection of the hippocampus. Finally, a comparison of the findings in naturallyinfected sheep versus an ovinized mouse model (tg338 mice) revealed distinct patterns of TLRgene expression.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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