Alteration in the number of neuronal and non-neuronal cells in mouse models of obesity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Obesity is defined as abnormal or excessive fat accumulation that may impair health and is a risk factor for developing other diseases, such as type 2 diabetes and cardiovascular disorder. Obesity is also associated with structural and functional alterations in the brain, and this condition has been shown to increase the risk of Alzheimer’s disease. However, while obesity has been associated with neurodegenerative processes, its impact on brain cell composition remains to be determined. In the current study, we used the isotropic fractionator method to determine the absolute composition of neuronal and non-neuronal cells in different brain regions of the genetic mouse models of obesity Lepob/ob and LepRNull/Null. Our results show that 10- to 12-month-old female Lepob/ob and LepRNull/Null mice have reduced neuronal number and density in the hippocampus compared to C57BL/6 wild-type mice. Furthermore, LepRNull/Null mice have increased density of non-neuronal cells, mainly glial cells, in the hippocampus, frontal cortex and hypothalamus compared to wild-type or Lepob/ob mice, indicating enhanced inflammatory responses in different brain regions of the LepRNull/Null model. Collectively, our findings suggest that obesity might cause changes in brain cell composition that are associated with neurodegenerative and inflammatory processes in different brain regions of female mice.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».