Age-dependent formation of TMEM106B amyloid filaments in human brains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many age-dependent neurodegenerative diseases, such as Alzheimer’s and Parkinson’s, are characterized by abundant inclusions of amyloid filaments. Filamentous inclusions of the proteins tau, amyloid-β, α-synuclein and transactive response DNA-binding protein (TARDBP; also known as TDP-43) are the most common 1,2 . Here we used structure determination by cryogenic electron microscopy to show that residues 120–254 of the lysosomal type II transmembrane protein 106B (TMEM106B) also form amyloid filaments in human brains. We determined the structures of TMEM106B filaments from a number of brain regions of 22 individuals with abundant amyloid deposits, including those resulting from sporadic and inherited tauopathies, amyloid-β amyloidoses, synucleinopathies and TDP-43 proteinopathies, as well as from the frontal cortex of 3 individuals with normal neurology and no or only a few amyloid deposits. We observed three TMEM106B folds, with no clear relationships between folds and diseases. TMEM106B filaments correlated with the presence of a 29-kDa sarkosyl-insoluble fragment and globular cytoplasmic inclusions, as detected by an antibody specific to the carboxy-terminal region of TMEM106B. The identification of TMEM106B filaments in the brains of older, but not younger, individuals with normal neurology indicates that they form in an age-dependent manner.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».