Cryo-EM Structures of Amyloid-β Fibrils from Alzheimer’s Disease Mouse Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of novel drugs for Alzheimer’s disease has proven difficult, with a high failure rate in clinical trials. Typically, transgenic mice displaying amyloid-β peptide brain pathology are used to develop therapeutic options and to test their efficacy in preclinical studies. However, the properties of Aβ in such mice have not been systematically compared to Aβ from the patient brains. Here, we determined the structures of nine ex vivo Aβ fibrils from six different mouse models by cryo-EM. We found novel Aβ fibril structures in the APP/PS1, ARTE10, and tg-SwDI models, whereas the human familial type II fibril fold was found in the ARTE10, tg-APP Swe , and APP23 models. The tg-APP ArcSwe mice showed an Aβ fibril whose structure resembles the human sporadic type I fibril. These structural elucidations are key to the selection of adequate mouse models for the development of novel plaque-targeting therapeutics and PET imaging tracers. One Sentence Summary Cryo-EM structures of Aβ fibrils extracted from brains of mouse models used for Alzheimer’s disease preclinical research are presented.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».