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Enregistrement W4304588885 · doi:10.3390/ijms232012092

Amyloid β, Lipid Metabolism, Basal Cholinergic System, and Therapeutics in Alzheimer’s Disease

2022· review· en· W4304588885 sur OpenAlexaff
Victoria Campos‐Peña, Pavel Pichardo-Rojas, Talía Sánchez-Barbosa, Emma Ortiz, Citlali Ekaterina Rodríguez-Pérez, Pedro Montes, Gerardo Ramos-Palacios, Daniela Silva‐Adaya, Rafael Valencia‐Quintana, Jorge Francisco Cerna-Cortés, Danira Toral-Ríos

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholinergicSenile plaquesAlzheimer's diseaseCholinergic neuronAmyloid (mycology)BiologyNeuroscienceCell biologyBiochemistryDiseaseChemistryInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of insoluble aggregates of amyloid β (Aβ) in the form of neuritic plaques (NPs) is one of the main features that define Alzheimer's disease. Studies have suggested that the accumulation of these peptides in the brain significantly contributes to extensive neuronal loss. Furthermore, the content and distribution of cholesterol in the membrane have been shown to have an important effect on the production and subsequent accumulation of Aβ peptides in the plasma membrane, contributing to dysfunction and neuronal death. The monomeric forms of these membrane-bound peptides undergo several conformational changes, ranging from oligomeric forms to beta-sheet structures, each presenting different levels of toxicity. Aβ peptides can be internalized by particular receptors and trigger changes from Tau phosphorylation to alterations in cognitive function, through dysfunction of the cholinergic system. The goal of this review is to summarize the current knowledge on the role of lipids in Alzheimer's disease and their relationship with the basal cholinergic system, as well as potential disease-modifying therapies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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