Effects of a high-fat diet and an exercise-based rescue on neuroanatomy in the triple-transgenic mouse model of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease (AD) is the main cause of dementia worldwide and the 7th leading cause ofdeath in Canada. The absence of cure or treatment foreshadows a major public health crisis forour rapidly aging society and has led researchers to turn towards preventive strategies instead.Indeed, up to 30% of dementia cases may be attributable to potentially modifiable lifestyle-relatedrisk factors. In particular, midlife obesity and its associated conditions, such as physicalinactivity, are known to increase risk for dementia. Previous work has also found thathigh-fat diet (HFD)-induced obesity causes neuroanatomical changes and cognitive impairmentin a mouse model of AD.In this project, I assessed the potential for rescue of three interventions following exposure toHFD: return to a low-fat diet, voluntary exercise, or the combination of both. In order to studythe interaction of AD-like pathology with intervention, I used a triple transgenic mouse model ofAD (3Tg-AD) and its wild-type counterpart. Neuroanatomical changes were monitored from 2 to6 months using Magnetic Resonance Imaging. Object recognition and spatial memory wereassessed at 6 months.It was found that HFD induced volumetric decline in regions involved in spatial cognition (e.g.the hippocampus and the entorhinal and retrosplenial cortices), but this effect was rescued byexercise. The rescue effect of return to a low-fat diet was more localized. Interestingly, the 3Tg-AD mice were benefitting less from the exercise-based rescues. This was also seen in terms ofbehavior, with exercise improving spatial memory performance mostly in the wild-type mice. Onthe other hand, it appeared that object recognition was only improved by return to a low-fat diet,independently of genotype
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».