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Enregistrement W4295780199 · doi:10.3389/frdem.2022.941879

The effect of Aβ seeding is dependent on the presence of knock-in genes in the AppNL−G−F mice

2022· article· en· W4295780199 sur OpenAlexafffund
Sean G. Lacoursiere, Jiri Safar, David Westaway, Majid H. Mohajerani, Robert J. Sutherland

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesRIKEN Brain Science InstituteRIKENCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSeedingEntorhinal cortexNeurosciencePathologicalAmyloid (mycology)BiologyPathologyPsychologyMedicineHippocampus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease (AD) is characterized by the prion-like propagation of amyloid-β (Aβ). However, the role of Aβ in cognitive impairment is still unclear. To determine the causal role of Aβ in AD, we intracerebrally seeded the entorhinal cortex of a 2-month-old App NL − G − F mouse model with an Aβ peptide derived from patients who died from rapidly progressing AD. When the mice were 3 months of age or 1 month following seeding, spatial learning and memory were tested using the Morris water task. Immunohistochemical labeling showed seeding with the Aβ was found accelerate Aβ plaque deposition and microgliosis in the App NL − G − F mice, but this was dependent on the presence of the knocked-in genes. However, we found no correlation between pathology and spatial performance. The results of the present study show the seeding effects in the App NL − G − F knock-in model, and how these are dependent on the presence of a humanized App gene. But these pathological changes were not initially causal in memory impairment.

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)0,001
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,281
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 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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