Investigation of microglial diversity in a LRRK2 G2019S mouse model of Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Microglia contribute to the outcomes of various pathological conditions including Parkinson's disease (PD). Microglia are heterogenous, with a variety of states recently identified in aging and neurodegenerative disease models. Here, we delved into the diversity of microglia in a preclinical PD model featuring the G2019S mutation in LRRK2, a known pathological mutation associated with PD. Specifically, we investigated the 'dark microglia' (DM) and the 'disease-associated microglia' (DAM) which present a selective enrichment of CLEC7A expression. In the dorsal striatum - a region affected by PD pathology - extensive ultrastructural features of cellular stress as well as reduced direct cellular contacts, were observed for microglia from old LRRK2 G2019S mice versus controls. In addition, DM were more prevalent while CLEC7A-positive microglia had extensive phagocytic ultrastructural characteristics in the LRRK2 G2019S mice. Furthermore, our findings revealed a higher proportion of DM in LRRK2 G2019S mice, and an increased number of CLEC7A-positive cells with age, exacerbated by the pathological mutation. These CLEC7A-positive cells exhibited a selective enrichment of ameboid morphology and tended to cluster in the affected animals. In summary, we provide novel insights into the occurrence and features of recently defined microglial states, CLEC7A-positive cells and DM, in the context of LRRK2 G2019S PD pathology.
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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) | 0,001 | 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 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 ».