A systematic evaluation of cortical GABA levels in transgenic mouse models of amyloid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Rodent models that overexpress mutations in the amyloid precursor protein (APP) and presenilin 1 (PSEN1) genes have been widely applied in Alzheimer’s disease (AD) research. These models classically present amyloid plaque deposition in cortical and hippocampal areas and neurotransmission changes. Although amyloid‐related glutamatergic abnormalities have been extensively described, little is known about its effects on the GABAergic system. Thus, we aimed to examine GABA levels in the cortex of two transgenic amyloid mouse models. Method We systematically reviewed the literature following the PRISMA 2020 guidelines. PubMed and Web of Science databases were searched for studies reporting GABA levels in the cortex of APPswe/PSEN1dE9 and Tg2576 mice. We opted to evaluate only animals with mature amyloid plaques in their cortices, according to each mouse model previous characterization. Result The search identified 3576 papers. Seven records met the inclusion criteria (Tg2576: n = 21, mean age ± standard deviation (SD) = 14.7 ± 3.7 months; controls: n = 21; APPswe/PSEN1dE9: n = 25, mean age ± SD = 8.5 ± 4.1 months; controls: n = 25). Five out of seven results reported non‐significant differences in the GABA levels in multiple cortical regions, such as the frontal, pre‐frontal, and rhinal cortices of the Tg2576 mouse model, but two studies described that GABA is significantly decreased. Furthermore, all studies with the APP/PSEN1 model consistently reported decreased cortical GABA levels. Figure 1 provides a summary of our findings. Conclusion Our results suggest that APP and PSEN1 mutations may contribute to the decrease in the levels of GABA in cortical regions of amyloid models. Future meta‐analyses and clinical studies are needed to ascertain the consistency of the reported results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».