Differences in the co-distribution of the Cannabinoid Receptor-1, FAAH, and MAGL in the human and mouse brain could be limiting clinical translation of endocannabinoid outcomes in mouse models of Alzheimer disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Endocannabinoid system (ECS) outcomes in mouse models of Alzheimer disease (AD) do not always align with the clinical disease course. We compared the distribution of the Cannabinoid Receptor-1 (CB1R) and the enzymes, FAAH and MAGL, in autopsy AD brain samples as well as in the ‘J20’ (hAPP Swe/Ind ) mouse model of AD. Both sources revealed several anti-CB1R immunoreactive species, e.g . one at 47-kDa (corresponding to the protein-coding sequence) and a reported putative splice variant at 37 kDa. We did not observe any changes in the mean expression in CB1R, FAAH or MAGL in the human samples, but did observe sex- and genotype-specific changes in the mouse brain. Regression analysis revealed strong sex- and APOE ε4-dependent associations among the CB1Rs as well as between CB1Rs and MAGL (but not FAAH) in human cortical (but not hippocampal) samples. In the J20 mouse, associations between CB1Rs were limited to hippocampal samples, whereas associations between CB1R and both MAGL and FAAH were observed in the cortex. A diagnosis of AD disrupted any associations in the human dataset, whereas in several instances, the associations were enhanced by the hAPP Swe/Ind transgene. This inferred species-dependent regulation of the ECS could impact the clinical translational of ECS outcomes in preclinical models of AD pathology.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».