Transcriptomic and epigenetic analysis of various cell types affected by amyloid‐beta oligomers in the hippocampus of mice during aging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder that affects memory and accounts for over 70% of dementia cases. It is characterized by the aggregation of amyloid-beta oligomers (Aßo) and neurofibrillary tangles. Aßo accumulate 10 to 15 years before the clinical onset of AD. Several studies have shown that Aßo contribute to synaptic loss and neuronal death in the hippocampus, a brain region crucial for memory and one of the first areas affected in AD. METHOD: In this project, Aßo were injected daily into the hippocampus of mice aged 6, 12, and 18 months for 5 days. The hippocampus was then harvested, and single-cell nuclei were isolated for simultaneous transcriptomic and epigenetic analysis (single nucleus RNA-seq + ATAC-seq; 10xGenomics). The analysis targeted neurons, astrocytes, oligodendrocytes, pericytes, endothelial cells, and microglia. RESULT: This study will identify gene expression changes and DNA accessibility sites induced specifically by Aßo in each cell type during aging in mice. CONCLUSION: A better understanding of Aß pathology could open new therapeutic avenues for preventing neurodegeneration before it causes permanent brain damage and severe memory loss, ultimately affecting cognitive health, autonomy, and quality of life in patients.
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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 ».