Increased circulating TREM2+ microglial extracellular vesicles in aged APP/PS1 Alzheimer's disease rats
Notice bibliographique
Résumé
Abstract TREM2 is a microglial marker important in Alzheimer’s disease (AD) risk and pathogenesis, but current methods to detect microglial TREM2 expression in vivo 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+ MEVs as a potential biomarker of brain microglial TREM2 activity and cognition in a rat model of aging and AD. TMEM119+/TREM2+ 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+/TREM2+ EVs can be detected in the systemic circulation and were increased in 15-month APP/PS1 rats. Further, the amount of TMEM119+/TREM2+ 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+/TREM2+ EVs as a biomarker of brain microglial expression and cognition in a rat model of aging and AD.
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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) | 0,002 | 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 ».