Extremely Low‐Frequency and Low‐Intensity Electromagnetic Field Technology (ELF‐EMF) Sculpts Microtubules
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant microtubule dynamics coupled with a reduction in Tau-microtubule interaction are at the core of neuronal injuries resulting in microtubule disruption and aggregates of abnormally phosphorylated Tau. These pathological Tau aggregates define tauopathies such as Alzheimer's disease (AD), as well as the pathological sequelae following traumatic brain injury (TBI), stroke and spinal cord injury (SCI). We hypothesized that differential applications of extremely low-frequency and low-intensity electromagnetic field (ELF-EMF) will change microtubule function. To examine our hypothesis, we pre-applied ELF-EMF to a neuroblastoma neuronal cell line later exposed to 4 h of zinc intoxication, modelling Tau-microtubule dissociation. ELF-EMF (40 Hz and 1 G; multiple exposure schedules) enhanced microtubule dynamics and increased Tau-microtubule interaction in the face of zinc toxicity. Complementing these preconditioning neuroprotective effects, concomitant 1 h treatment protocols comparing 3.9 or 40 Hz and 1 G exposure, indicated effects on Tau phosphorylation accentuated with 40 Hz and reduction in beta tubulin isotypes, depending on electromagnetic frequencies, most pronounced at 3.9 Hz. Our results discovered ELF-EMF modulation on the microtubule cytoskeleton essential for brain health.
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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 | 0,000 |
| 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 ».