Data‐driven stochastic model for quantifying the interplay between amyloid‐beta and calcium levels in Alzheimer's disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The abnormal aggregation of extracellular amyloid‐ β in senile plaques resulting in calcium dyshomeostasis is one of the primary symptoms of Alzheimer's disease (AD). Significant research efforts have been devoted in the past to better understand the underlying molecular mechanisms driving deposition and dysregulation. Importantly, synaptic impairments, neuronal loss, and cognitive failure in AD patients are all related to the buildup of intraneuronal accumulation. Moreover, increasing evidence show a feed‐forward loop between and levels, that is, disrupts neuronal levels, which in turn affects the formation of . To better understand this interaction, we report a novel stochastic model where we analyze the positive feedback loop between and using ADNI data. A good therapeutic treatment plan for AD requires precise predictions. Stochastic models offer an appropriate framework for modeling AD since AD studies are observational in nature and involve regular patient visits. The etiology of AD may be described as a multi‐state disease process using the approximate Bayesian computation method. So, utilizing ADNI data from ‐year visits for AD patients, we employ this method to investigate the interplay between and levels at various disease development phases. Incorporating the ADNI data in our physics‐based Bayesian model, we discovered that a sufficiently large disruption in either metabolism or intracellular homeostasis causes the relative growth rate in both and , which corresponds to the development of AD. The imbalance of ions causes disorders by directly or indirectly affecting a variety of cellular and subcellular processes, and the altered homeostasis may worsen the abnormalities of ion transportation and deposition. This suggests that altering the balance or the balance between and by chelating them may be able to reduce disorders associated with AD and open up new research possibilities for AD therapy.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 découle