Microbial Composition, Disease Trajectory and Genetic Background in a Slow Onset Model of Frontotemporal Lobar Degeneration
Notice bibliographique
Résumé
Slow-onset neurodegenerative disease in a low-expresser 2N4R P301L transgenic (Tg) mouse model is marked by neuroinflammation and by differing patterns of CNS deposition and accumulation of tau conformers, with such heterogeneities present even within inbred backgrounds. Gut microbial genotypes were notably divergent within C57BL6/Tac or 129SvEv/Tac congenic (Cg) sublines of TgTauP301L mice, and these sublines differed when challenged with antibiotic treatment and fecal microbial transplantation. Whereas aged, transplanted Cg 129SvEv/Tac TgTauP301L mice had neuroanatomical deposition of tau resembling controls, transplanted Cg C57BL6/Tac TgTauP301L mice had different proportions of rostral versus caudal tau accumulation (p = 0.0001). These data indicate the potential for environmental influences on tau neuropathology in this model. Furthermore, Cg C57BL6/Tac TgTauP301L cohorts differed from 129SvEv/Tac counterparts by showing 28% versus 9% net intercurrent loss (p = 0.0027). While the origin of this phenomenon is not established, it offers a parallel to differing patterns of frailty observed in C57BL6 versus 129 SvEv Tg mice expressing the 695 amino acid isoform of human amyloid precursor protein. We infer that generalized responses to protein aggregation might account for similar reductions in viability even when expressing different human proteins in the same inbred strain background.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».