Investigating regional lipid expression profiles in post-mortem Alzheimer's disease brain tissue using MALDI-IMS
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a debilitating and progressive neurodegenerative condition that accounts for the vast majority of dementia diagnoses annually. Several brain regions have been implicated in the neuropathology of AD although the mechanisms of AD progression are poorly understood. The majority of pathological studies have focused on proteins, whereas perturbations in lipid expression within the AD brain are relatively under described. Lipids are the primary structural component of cell membranes, key players in neuroprotective and apoptotic pathways; and can even stimulate or inhibit transmembrane protein pumps. Profiling lipid expression may prove critical to understanding the complex underlying neurodegenerative mechanisms that comprise AD. Previously, detection of lipids in AD brain tissue has been limited by a lack of analytical imaging techniques capable of detecting complex lipid species and a need for fresh flash frozen tissue for mass spectrometry analysis. In this study we utilize a protocol developed in our lab to profile lipid expression in situ using matrix-assisted laser desorption/ionization imaging mass spectrometry (MALDI-IMS). For the first time, we present the lipid profile of several neuroanatomical regions critically implicated in AD pathology including the entorhinal cortex, nucleus basalis of Meynert, hippocampus, periventricular white matter and subcortical U-fibres in post-mortem AD and non-AD brains. This data will support an ongoing effort to better understand the underlying role of lipid dysregulation in AD pathogenesis.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».