Increased circulating TREM2+ microglial extracellular vesicles in aged APP/PS1 Alzheimer's disease rats
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
<title>Abstract</title> TREM2 is a microglial marker important in Alzheimer’s disease (AD) risk and pathogenesis, but current methods to detect microglial TREM2 expression <italic>in vivo</italic> are limited. Circulating extracellular vesicles (EVs) show promise as potential biomarkers for AD, and microglial EVs (MEVs) may offer valuable insight into brain TREM2 activity. Here, we investigated plasma-derived TREM2<sup>+</sup> MEVs as a potential biomarker of brain microglial TREM2 activity and cognition in a rat model of aging and AD. TMEM119<sup>+</sup>/TREM2<sup>+</sup> EVs were fluorescently labelled and assessed using nanoscale flow cytometry directly in plasma collected from wildtype and APP/PS1 rats aged to 3-, 9-, and 15-months-old. Molecular and histological assays were used to assess microglial markers in rat brain tissue, and a radial arm water maze task was employed to evaluate spatial working and reference memory. We demonstrated that TMEM119<sup>+</sup>/TREM2<sup>+</sup> EVs can be detected in the systemic circulation and were increased in 15-month APP/PS1 rats. Further, the amount of TMEM119<sup>+</sup>/TREM2<sup>+</sup> EVs associated with the severity of cognitive impairment in aged rats, while TREM2 brain expression varied by anatomical region, age, transgene, and assay. Collectively, this study provides the first assessment of TMEM119<sup>+</sup>/TREM2<sup>+</sup> EVs as a biomarker of brain microglial expression and cognition in a rat model of aging and AD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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