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Enregistrement W4283785654 · doi:10.1007/s00401-022-02457-w

Loss of LAMP5 interneurons drives neuronal network dysfunction in Alzheimer’s disease

2022· article· en· W4283785654 sur OpenAlexaff
Yuanyuan Deng, Mian Bi, Fabien Delerue, Shelley L. Forrest, Gabriella Chan, Julia van der Hoven, Annika van Hummel, Astrid Feiten, Seojin Lee, Iván Martínez-Valbuena, Tim Karl, Gábor G. Kovács, Grant Morahan, Yazi D. Ke, Lars M. Ittner

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensOntario Brain InstituteUniversity Health NetworkOccupational Cancer Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilCentre of Excellence in Cognition and its Disorders, Australian Research CouncilMacquarie University
Mots-clésNeuroscienceInterneuronRegulatorBiologyDiseaseAlzheimer's diseaseAmyloid (mycology)Premovement neuronal activityMedicineGenePathologyGeneticsInhibitory postsynaptic potential

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Alzheimer's disease (AD), where amyloid-β (Aβ) and tau deposits in the brain, hyperexcitation of neuronal networks is an underlying disease mechanism, but its cause remains unclear. Here, we used the Collaborative Cross (CC) forward genetics mouse platform to identify modifier genes of neuronal hyperexcitation. We found LAMP5 as a novel regulator of hyperexcitation in mice, critical for the survival of distinct interneuron populations. Interestingly, synaptic LAMP5 was lost in AD brains and LAMP5 interneurons degenerated in different AD mouse models. Genetic reduction of LAMP5 augmented functional deficits and neuronal network hypersynchronicity in both Aβ- and tau-driven AD mouse models. To this end, our work defines the first specific function of LAMP5 interneurons in neuronal network hyperexcitation in AD and dementia with tau pathology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations40
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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