Co‐pathologies modify hippocampal protein accumulation patterns in neurodegenerative diseases
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Limited research has extensively analyzed neurodegenerative disease-related protein deposition patterns in the hippocampus. METHODS: This study examined the distribution of proteins in hippocampal subregions across major neurodegenerative diseases and explored their relation to each other. The area density of phosphorylated tau (p-tau), amyloid beta (Aβ), α-synuclein, and phosphorylated TDP-43 protein deposits together with pyramidal cell density in each hippocampal subregion, including CA1-4, prosubiculum (ProS), and subiculum was assessed in 166 cases encompassing various neurodegenerative diseases. RESULTS: Alzheimer's disease-associated p-tau predominated in ProS, Aβ in the CA1, and Lewy body-related α-synuclein in the CA2. The area density of protein deposits increased with the pathological stage until a peak, then decreased in cases with high pathology stages along with pyramidal cell density. Comorbid protein pathology influenced protein deposition patterns. DISCUSSION: This comprehensive evaluation reveals characteristic neurodegenerative disease-related protein accumulation patterns in hippocampal subregions modified by co-pathologies. HIGHLIGHTS: Alzheimer's disease-related phosphorylated tau predominates in the prosubiculum. Amyloid beta predominates in the CA1 and Lewy body-related α-synuclein in the CA2. The area density of protein deposition increases with the disease stage up to a peak. In the high pathology stage, protein deposition and pyramidal cell density decreases. Comorbid protein pathology affects the pattern of protein accumulation.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».