Interactions between Alpha-Synuclein Fibrils and Paraquat: Parallel Oxidative Stress and MHC-I Outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's Disease (PD) is characterized by a loss of midbrain dopamine neurons and the pathological accumulation of alpha-synuclein rich Lewy body inclusions.In particular, alphasynuclein inclusions readily accumulate in the motor cortex causing disability.Accumulating evidence indicates that misfolded alpha-synuclein fibrils can promote a neuroinflammatory environment.At the same time, oxidative stressors, such as the pesticide paraquat, have repeatedly been linked to PD.We sought to assess whether paraquat can augment the neuroinflammatory and toxic effects of exposure to alpha-synuclein preformed fibrils (PFFs).To this end, we exposed E17 primary cortical neurons to wild-type or mutant (A53T) PFFs and assessed oxidative stress (CellROX assay), total, S-129 phosphorylated, and aggregated conformations of alpha-synuclein, along with the expression of MHC-I (which is expressed on neurons and is an indicator of synaptic changes or vulnerability to inflammatory stress).Our findings demonstrated that the PFFs induced a robust increase in oxidative stress and MHC-I levels, coupled with increased alpha-synuclein accumulation.The A53T-PFFs generally had the most dramatic effects, and this was evident for all three forms of alpha-synuclein.The paraquat and alpha-synuclein PFF treatments induced additive effects on oxidative stress levels.These data suggest a potential mechanistic connection between oxidative stress, alpha-synuclein, and MHC-I, which might hold importance for the cumulative spread of 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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».