Nitrative stress impairs pro nerve growth factor transport in basal forebrain cholinergic neurons via c-Jun N-terminal kinase activation
Notice bibliographique
Résumé
In this study, rat BFCNs were cultured in microfluidic chambers, and axonal transport of quantum dot labelled proNGF was analysed via fluorescence microscopy. BFCNs were treated with SIN-1, a peroxynitrite generator, CC401, a JNK inhibitor, or L-NAME, a nitric oxide synthase inhibitor, prior to analysis of axonal transport. JNK activity was quantified via immunocytochemistry. In vitro aging decreased retrograde transport of proNGF. Age-induced proNGF transport deficits were rescued by L-NAME and CC401. L-NAME reduced levels of activated JNK in aged BFCNs, SIN-1 increased JNK activation in young BFCNs, and SIN-1-induced proNGF transport deficits were rescued by CC401. These results indicate that nitrative stress impairs proNGF transport by activating JNK. Interestingly, SIN-1 and L-NAME increased and decreased JNK activation, respectively, in p75NTR exon III knockout BFCNs, indicating that nitrative stress-induced JNK activation occurs independently of p75NTR. Our findings identify mechanisms contributing to loss of proNGF transport in aged BFCNs, which may help to rescue BFCN function and cognition in aging.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».