The ketamine metabolite ( <i>2R,6R</i> )‐hydroxynorketamine rescues transcriptional pathways involved with immune activation and mRNA translation in APP/PS1 mice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hippocampal mRNA translation (i.e., protein synthesis) is crucial for synaptic plasticity and memory consolidation, and becomes defective in AD. We investigated here whether the ketamine metabolite HNK could rescue transcription profiles related to mRNA translation in aged APP/PS1 mice. METHOD: Mice were treated with HNK (0.5 mg/kg, i.p.) or saline daily for 14 days, and hippocampal transcriptomic changes were assessed by RNA-seq. These data were then analyzed by gene ontology (GO) enrichment and reactome analysis. RESULT: GO analyses revealed significantly upregulated pathways in APP/PS1 mice (compared to WT mice) that were corrected by HNK treatment. These included regulation of programmed cell death and response to hormones and stress. Reactome pathway analyses further implicated the innate immune system and, notably, three pathways associated with RNA metabolism and translation that were aberrantly regulated in APP/PS1 mice and were rescued by HNK. CONCLUSION: Altogether, these results indicate that HNK rescues transcriptional programs associated with inflammation, impaired proteostasis, calcium signaling, and synaptic proteins in aged APP/S1 mice.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».