小胶质细胞SIRPα缺失对阿尔茨海默病理进程的影响

来源 :南京大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:a63685296
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
小胶质细胞在调节中枢神经系统突触重构中起关键作用。在发育和疾病过程中,经典补体途径的激活促进了小胶质细胞介导的突触修剪,而神经元的CD47保护突触不被过度修剪。我们的前期结果显示神经元CD47和小胶质细胞SIRPα结合产生抑制性信号,指导小胶质细胞识别需保留的突触。但是SIRPα在突触病理相关疾病中(阿尔茨海默病,AD)的变化和影响尚无研究。我们利用SIRPα小胶质细胞特异性敲除小鼠,结合AD小鼠模型,系统研究小胶质细胞SIRPα信号变化对成年AD病理进程的影响及作用。研究结果显示:小胶质细胞SIRPα表达在AD病理过程中显著下降,SIRPα缺失加重了AD小鼠神经元突触的丢失及认知记忆功能的衰退,上述结果提示小胶质细胞SIRPα信号在AD神经元突触病理中可能具有重要的作用。
其他文献
建筑业的蓬勃发展和人类生活水平的大幅度提高,使得居民对室内热环境舒适性提出了更高的要求,同时寒冷季节下建筑供暖能耗的需求量也将大大增长。建筑能源的大量消耗加速了温室气体排放和全球气候变暖,而提高可再生能源在建筑能耗中的应用比例是一种有效的对策,不仅可以减少化石能源等传统燃料的消耗,还能缓解全球的气候问题。作为一种具有清洁、储量丰富、成本低等众多优点的可再生能源,太阳能目前已在生活中被广泛应用,在建
乏氧微环境作为实体肿瘤的特征之一,已被证实参与肿瘤的转移和生长,促进肿瘤血管生成。因此,改善肿瘤微环境,对于治疗肿瘤疾病具有重要作用。目前,利用常见的供氧策略,如高压氧注射、载氧微泡、H2O2与金属或过氧化氢酶反应原位产氧,以及全氟碳化合物或血红蛋白中溶解氧的输送等方式来调节肿瘤乏氧微环境,以加强放疗。通过金属络合物催化水氧化分解产生分子氧,也将为改善肿瘤乏氧微环境提供新的解决方案;另一方面金属络
湖南境内存在较大范围的全风化花岗岩残积土地区,且近年来随着轨道交通事业的快速发展,花岗岩残积土常被用于高速铁路路基填料。然而筑路沿线的残积土往往不能满足工程要求,一方面是由于某种强度的地面轨道交通振动会导致残积土地基液化、基础下沉或均匀下沉;另一方面湖南地区雨季降水丰富、旱季地下水下降明显的季节性交替变化引起的干湿循环效使残积土土体呈现软化特性,同时这种干湿循环效应导致土体强度和抵抗变形能力下降。
超分子化学是当今化学学科中一个重要的组成部分,它的核心是通过分子间弱相互作用进行组装,其中包括氢键、配位作用、π-π相互作用等。随着超分子化学的蓬勃发展,科研人员已合成各种超分子大环主体,并且基于大环主体与特定客体分子间的主-客体作用构筑了一系列超分子功能体系,在手性识别与传感等领域具有广泛的应用价值。本论文主要围绕超分子大环展开研究,首先利用新型超分子大环主体柱[5]芳烃动态外消旋平面手性特征和
随着时代的进步,视觉目标检测与跟踪技术在生产生活中发挥着越来越重要的作用。人车是现代社会最为重要的组成对象,实现人车目标的精确快速检测与跟踪对构建智慧城市和平安社会具有重要意义。本文基于人车检测与跟踪的应用背景,主要做了以下研究:针对一阶段人车检测模型精度较低的问题,本文在YOLOv3检测框架基础上提出了一种UYOLOv3人车检测模型。首先,针对YOLOv3边框损失函数与评价指标IOU差异大且不具
目的:探讨滤泡性淋巴瘤(Follicular lymphoma,FL)转化为弥漫大B细胞淋巴瘤(Diffuse large B cell lymphoma,DLBCL)的患者临床特征、转化相关因素、诊治及预后。以期提高对该类淋巴瘤的认识,为其治疗提供临床经验。方法:分析1例伴TP53突变FL患者在病程中转化为DLBCL的临床资料及文献复习。结果:该例伴TP53突变FL患者常规R-CHOP化疗二个疗
由于电子产业对电子元器件小型化、集成化的要求不断提高,电子器件的热管理已经成为了不可忽视的问题。环氧树脂具有价格低廉,加工性能好,与基板的粘黏性好等特点,使得其相比于其它的封装材料有较大的优势,所以制备高热导率的环氧树脂基复合材料具有科学与实际的意义。本课题以环氧树脂为基体,通过添加不同的填料制备出高导热的环氧树脂基复合材料,并通过XRD、扫描电子显微镜、导热分析仪、振动样品磁强计等,研究影响复合
绳网捕获技术作为柔性捕获技术的典型代表,具有便携性好,容错率高,适应性强,对载体影响小等特点,在小行星以及空间碎片的捕获任务中具有良好的应用前景。本文通过集中质量法对柔性绳网进行近似,并利用弹簧阻尼模型和Hertz接触理论建立了绳网捕获目标过程的动力学模型。此外,还依据空间线段之间的位置关系推导了绳网上绳段之间是否发生自接触过程的检测方法,并以此完善了现有的绳网动力学模型。通过对绳网捕获目标过程中
化工行业已日渐成为许多国家经济发展的支柱产业,化工生产已成为人类日常生产活动中的重要成分。然而由于化工行业的特性,该行业与其它行业相比存在较大的生产安全隐患,安全事故一旦发生将会产生严重的后果。化工行业事故的发生往往不是单一的,而是复杂且具有较强随机性的,并且事故发生的同时还容易引发二次事故或更高级的事故,从而产生多米诺效应。因此,针对化工企业的安全隐患分析研究尤为重要。本文以某牛磺酸化工厂为研究
图神经网络作为一种基于深度学习处理图数据的方法,端到端的学习方式使其具有了良好的推理能力和可解释性,并在多个领域得到了广泛的应用。随着大数据时代的到来,图数据规模急剧增长,图神经网络结构也变得更加复杂,但现实应用对图神经网络训练推理速度的要求却与日俱增。为了提升图神经网络计算速度,学术界与工业界提出了一系列的图神经网络计算系统,并利用GPU加速计算。但GPU的内存容量有限,为实现基于GPU的大规模