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Enregistrement W7117109243 · doi:10.1002/alz70855_101626

Tau pathology in triple knock‐in mouse model of Alzheimer's Disease expressing APOE3 and APOE4

2025· article· en· W7117109243 sur OpenAlexaff
Jamie L Fournier, Aya Arrar, Mark Longmuir, Taylor W. Schmitz, Lisa M Saksida, Timothy J. Bussey, Vânia F. Prado, Marco AM Prado

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTau pathologyDiseaseCognitionTask (project management)Animal modelFunction (biology)Alzheimer's diseaseAmyloid (mycology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Tau is a microtubule stabilizing protein that becomes dysfunctional during the course of Alzheimer's Disease. Previous research has shown that individually amyloid and APOE4 have the potential to increase tau phosphorylation and worsen tau pathology in tau mutant models of tauopathy. However, whether both amyloid and APOE4 can further contribute to tau dysfunction in mouse models that more faithfully reflect the levels of tau in humans is unknown. We developed mouse models with a combination of incorporated humanized knock‐in variants of hMAPT, App NL and App NL‐F and APOE 3 or APOE 4 genotypes. Method Biochemical and imaging techniques including immunofluorescence microscopy and Western Blots were performed for phosphorylated tau at the Serine 202/Threonine 205 sites (AT8) and total tau. Visuospatial learning and memory were assessed using the Paired Associates Learning (PAL) task, an automated touchscreen task. Result Our preliminary results indicated that tau protein phosphorylated at the Serine 202/Threonine 205 phosphorylation site is detected in in both male and female mice in a genotype dependent manner. Aging, expression of App NL‐F and APOE4 increased tau phosphorylation. Insoluble total tau was found predominantly in aged mice (18 months) and was worse in APOE4 expressing individuals. All the antibodies used detected no signal in tissue from tau knockout mice confirming the results are a consequence of changes in tau. Preliminary results indicate that 12‐month old App NL and App NL‐F mice (ApoE3 and ApoE4) were able to learn the PAL task to 70% accuracy. There were no genotype‐dependent differences in performance. Conclusion The results of this project demonstrate that tau pathology markers appear to increase as a function of age, APOE4 and the ability to accumulate insoluble Abeta and plaques . These results agree with the notion that amyloid and APOE4 can increase tau markers even in less aggressive animal models without tau overexpression or mutations. Our findings also suggest that there are no genotype‐dependent differences in learning and memory in the PAL task at early ages, despite these mice presenting other cognitive deficits at that stage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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