Detection of Brain‐derived Neurotrophic Factor Expression in Insulin‐Resistant SH‐SY5Y Neuroblastoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background More researchers are coining Alzheimer’s disease (AD) “type 3 diabetes” due to its significant comorbidity and shared pathology with type 2 diabetes mellitus (T2DM). A bi‐directional relationship between T2DM and AD exists, by which 50‐75% of individuals with T2DM have a greater risk of developing AD compared to non‐diabetes and that AD symptoms progress with impaired glucose utilization. Interestingly, brain‐derived neurotrophic factor (BDNF), a small protein that maintains neuron health and glucose homeostasis, has been implicated in both AD and IR. As such, this experiment investigates if insulin resistance (IR) alters BDNF expression in SH‐SY5Y neuroblastoma cells. Method Objective 1: create a model of insulin resistance at 24, 48, 72 and 96 hours (hr) and determine expression of pAkt (S473), tAkt, insulin receptor b (INSRB) and pINSR (T1362) on Western blots. (n = 5) Objective 2: Detect mRNA and protein BDNF via Rt‐PCR and Western blotting. (n = 5) Objectives 3: Determine alterations to BDNF expression via Western blotting and qPCR. (n = 5) Result Levels of pAkt expression were significantly decreased in insulin‐pretreated and activated samples at each timepoint of 24, 48, 72 and 96 hr; although, with each timepoint, pAkt does appear to steadily increase. pro‐BDNF and mature BDNF were detected at their respective sizes, 27kDa and 19kDa, on a Western blot and BDNF mRNA was detected on an agarose gel after PCR. Conclusion It appears that insulin resistance is occurring at 24, 48, 72 and 96 hr solely based off Akt expression. This result will be further confirmed with the the completion of INSR‐B and p‐INSR blots. Ongoing experiments include western blots and qPCRs of BDNF to determine if there is any alteration to expression.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».