The omega-3 hydroxy fatty acid 7( <i>S</i> )-HDHA is a high-affinity PPARα ligand that regulates brain neuronal morphology
Notice bibliographique
Résumé
The nuclear receptor peroxisome proliferator-activated receptor alpha (PPARα) is emerging as an important target in the brain for the treatment or prevention of cognitive disorders. The identification of high-affinity ligands for brain PPARα may reveal the mechanisms underlying the synaptic effects of this receptor and facilitate drug development. Here, using an affinity purification–untargeted mass spectrometry (AP-UMS) approach, we identified an endogenous, selective PPARα ligand, 7( S )-hydroxy-docosahexaenoic acid [7( S )-HDHA]. Results from mass spectrometric detection of 7( S )-HDHA in mouse and rat brain tissues, time-resolved FRET analyses, and thermal shift assays collectively revealed that 7( S )-HDHA potently activated PPARα with an affinity greater than that of other ligands identified to date. We also found that 7( S )-HDHA activation of PPARα in cultured mouse cortical neurons stimulated neuronal growth and arborization, as well as the expression of genes associated with synaptic plasticity. The findings suggest that this DHA derivative supports and enhances neuronal synaptic capacity in the brain.
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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 | 0,001 |
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 ».