Anti-Amyloidogenic Effect of Allium sativum in Alzheimer's Transgenic Model Tg2576
Notice bibliographique
Résumé
High levels of cholesterol are implicated in potentiating Alzheimer's disease (AD). Therefore, the use of cholesterol-lowering agents such as statins has attracted considerable interest in treating AD. However, statins stimulate inflammatory response, which may aggravate AD-pathology. Although garlic (Allium sativum) is historically known for its hypocholesterolemic effects in relation to cardiovascular functions, no reports indicate its use in treating AD. Current study tested the feasibility of using dietary garlic on the reduction of amyloid burden in a transgenic mouse model of AD that overexpresses the human amyloid precursor protein 695 carrying Swedish double mutation (K670N/M671L) (Tg2576). Animals were treated with aged garlic extract (40 mg/kg/d/4 wks). Cerebral levels of sAPPa, sAβ40, sAβ42 were analyzed by sandwich ELISA. Results show 64% reduction of sAPPa, and ∼21-fold elevation of Aβ40 and Aβ42 in untreated Tgs compared to wild type and littermate controls. Dietary garlic increased sAPPa by 25% and de- creased Aβ40 and Aβ42 by 31% and 32%, respectively, compared to untreated Tgs. These results suggest a simple and non-invasive dietary therapy for reducing risk of AD in probable cases and reducing preexisting amyloid burden in clinically diagnosed AD cases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».