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Regular Care and Maintenance of a Zebrafish (<em>Danio rerio</em>) Laboratory: An Introduction

This protocol describes regular care and maintenance of a zebrafish laboratory. Zebrafish are now gaining popularity in genetics, pharmacological and ...

Edith Cowan University

McCusker Alzheimer's Research foundation

C&#39;&egrave; interesse crescente utilizzando zebrafish (Danio rerio) come un modello di malattie neurodegenerative come il morbo di Alzheimer. Un modello di zebrafish di tauopatie recentemente &egrave; stato sviluppato e caratterizzato in termini di presenza dei marchi apposti patologiche (cio&egrave; neurofibrillari e morte delle cellule). Tuttavia, &egrave; anche necessario convalidare questi modelli per la funzione di valutare l&#39;apprendimento e la memoria. La maggior parte degli strumenti per valutare la memoria e l&#39;apprendimento in modelli animali implicano stimoli visivi, tra cui la preferenza del colore. La preferenza del colore di zebrafish ha ricevuto poca attenzione. Per convalidare zebrafish come modello per colore-associati-apprendimento e memoria, &egrave; necessario valutare le sue preferenze naturali o qualsiasi preesistenti pregiudizi verso colori specifici. Nel presente studio, abbiamo utilizzato quattro colori diversi (rosso, giallo, verde e blu) per testare le preferenze di colore naturale di zebrafish mediante due procedure: luogo di preferenza e T-maze. Risultati da entrambi gli esperimenti indicano una forte avversione verso colore blu rispetto a tutti gli altri colori (Rossi, gialli e verdi) quando testati in combinazioni. Senza preferenze o preconcetti sono stati trovati tra Rossi, gialli e verdi nella procedura di preferenza posto. Tuttavia, rosso e verde erano ugualmente preferiti ed entrambi erano preferiti sul giallo di zebrafish nella procedura T-maze. I risultati di questo studio mostrano una forte avversione verso colore blu rispetto al rosso, verde e giallo con giallo essendo che meno preferito rispetto al rosso e verde. I risultati di questo studio possono sostenere qualsiasi ulteriore progettazione di apprendimento basata sul colore e paradigmi di memoria o esperimenti che coinvolgono avversione, ansia, o la paura in the zebrafish.

Valutazione della preferenza del colore nello zebrafish per apprendimento e memoria.

&#x6709;&#x4F7F;&#x7528;&#x6591;&#x9A6C;&#x9C7C; (&#x8868;&#x8FBE;&#x5E8F;&#x5217;&#x6807;&#x7B7E;&#x6591;&#x9A6C;&#x9C7C;&#xFF09; &#x4F5C;&#x4E3A;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x8001;&#x5E74;&#x75F4;&#x5446;&#x75C7;&#x7B49;&#x795E;&#x7ECF;&#x9000;&#x884C;&#x6027;&#x75BE;&#x75C5;&#x7684;&#x5174;&#x8DA3;&#x65E5;&#x76CA;&#x589E;&#x52A0;&#x3002;Tauopathies &#x6591;&#x9A6C;&#x9C7C;&#x6A21;&#x578B;&#x6700;&#x8FD1;&#x5F00;&#x53D1;&#x5E76;&#x5B58;&#x5728;&#x7684;&#x75C5;&#x7406;&#x7279;&#x70B9; (&#x5373;&#xFF0C;&#x8001;&#x5E74;&#x6591;&#x7EA0;&#x7EB7;&#x548C;&#x7EC6;&#x80DE;&#x6B7B;&#x4EA1;) &#x7684;&#x7279;&#x70B9;&#x3002;&#x7136;&#x800C;&#xFF0C;&#x8FD8;&#x6709;&#x5FC5;&#x8981;&#x901A;&#x8FC7;&#x8BC4;&#x4F30;&#x5B66;&#x4E60;&#x548C;&#x8BB0;&#x5FC6;&#x6765;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x529F;&#x80FD;&#x3002;&#x5927;&#x591A;&#x6570;&#x5DE5;&#x5177;&#x4EE5;&#x8BC4;&#x4F30;&#x8BB0;&#x5FC6;&#x548C;&#x5B66;&#x4E60;&#x5728;&#x52A8;&#x7269;&#x6A21;&#x578B;&#x4E2D;&#x7684;&#x6D89;&#x53CA;&#x89C6;&#x89C9;&#x523A;&#x6FC0;&#xFF0C;&#x5305;&#x62EC;&#x989C;&#x8272;&#x9996;&#x9009;&#x9879;&#x3002;&#x6591;&#x9A6C;&#x9C7C;&#x7684;&#x989C;&#x8272;&#x504F;&#x597D;&#x5C11;&#x53D7;&#x5230;&#x6CE8;&#x610F;&#x3002;&#x82E5;&#x8981;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x4E00;&#x79CD;&#x6A21;&#x578B;&#x989C;&#x8272;&#x76F8;&#x5173;&#x7684;&#x5B66;&#x4E60;&#x548C;&#x8BB0;&#x5FC6;&#x7684;&#x6591;&#x9A6C;&#x9C7C;&#xFF0C;&#x6709;&#x5FC5;&#x8981;&#x8BC4;&#x4F30;&#x5176;&#x5929;&#x7136;&#x7684;&#x9996;&#x9009;&#x9879;&#x6216;&#x4EFB;&#x4F55;&#x9884;&#x5148;&#x5B58;&#x5728;&#x7684;&#x504F;&#x89C1;&#xFF0C;&#x5BF9;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684;&#x989C;&#x8272;&#x3002;&#x5728;&#x672C;&#x7814;&#x7A76;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x4F7F;&#x7528;&#x56DB;&#x79CD;&#x4E0D;&#x540C;&#x7684;&#x989C;&#x8272; &#xFF08;&#x7EA2;&#x8272;&#x3001; &#x9EC4;&#x8272;&#x3001; &#x7EFF;&#x8272;&#x548C;&#x84DD;&#x8272;&#xFF09; &#x6765;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x4F7F;&#x7528;&#x7684;&#x4E24;&#x4E2A;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x7684;&#x6591;&#x9A6C;&#x9C7C;&#x7684;&#x5929;&#x7136;&#x7684;&#x989C;&#x8272;&#x9996;&#x9009;&#x9879;&#xFF1A; &#x9996;&#x9009;&#x9879;&#x548C; T-maze&#x3002;&#x4ECE;&#x8FD9;&#x4E24;&#x4E2A;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x7684;&#x7ED3;&#x679C;&#x8868;&#x660E;&#x538C;&#x6076;&#x671D;&#x84DD;&#x989C;&#x8272;&#x4E0E;&#x6240;&#x6709;&#x5176;&#x4ED6;&#x989C;&#x8272; &#xFF08;&#x7EA2;&#x8272;&#x3001; &#x9EC4;&#x8272;&#x548C;&#x7EFF;&#x8272;&#xFF09; &#x8FDB;&#x884C;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x65F6;&#x5728;&#x7EC4;&#x5408;&#x3002;&#x5728;&#x5730;&#x65B9;&#x7684;&#x504F;&#x597D;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x4E2D;&#x7EA2;&#x8272;&#x3001; &#x9EC4;&#x8272;&#x3001; &#x548C;&#x7EFF;&#x515A;&#x4E4B;&#x95F4;&#x53D1;&#x73B0;&#x6CA1;&#x6709;&#x9996;&#x9009;&#x9879;&#x6216;&#x504F;&#x89C1;&#x3002;&#x7136;&#x800C;&#xFF0C;&#x7EA2;&#x8272;&#x548C;&#x7EFF;&#x8272;&#x90FD;&#x540C;&#x6837;&#x9996;&#x9009;&#xFF0C;&#x4E24;&#x8005;&#x90FD;&#x8F83;&#x559C;&#x6B22;&#x9EC4;&#x8272;&#x7684;&#x6591;&#x9A6C;&#x9C7C;&#x5728; T-maze &#x7684;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x4E2D;&#x3002;&#x4ECE;&#x76EE;&#x524D;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x7ED3;&#x679C;&#x663E;&#x793A;&#x84DD;&#x8272;&#x76F8;&#x6BD4;&#xFF0C;&#x7EA2;&#x8272;&#x3001; &#x7EFF;&#x8272;&#x548C;&#x9EC4;&#x8272;&#xFF0C;&#x8F83;&#x5C11;&#x503E;&#x5411;&#x4E8E;&#x7EA2;&#x8272;&#x548C;&#x7EFF;&#x8272;&#x7684;&#x9EC4;&#x8272;&#x6B63;&#x5728;&#x5F3A;&#x70C8;&#x538C;&#x6076;&#x3002;&#x4ECE;&#x8FD9;&#x9879;&#x7814;&#x7A76;&#x7ED3;&#x679C;&#x53EF;&#x80FD;&#x652F;&#x6491;&#x7684;&#x989C;&#x8272;&#x4E3A;&#x57FA;&#x7840;&#x7684;&#x5B66;&#x4E60;&#x548C;&#x8BB0;&#x5FC6;&#x8303;&#x5F0F;&#x6216;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x6D89;&#x53CA;&#x538C;&#x6076;&#xFF0C;&#x7126;&#x8651;&#xFF0C;&#x4EFB;&#x4F55;&#x8FDB;&#x4E00;&#x6B65;&#x7684;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x6216;&#x5BB3;&#x6015;&#x6591;&#x9A6C;&#x9C7C;&#x3002;

&#x989C;&#x8272;&#x504F;&#x597D;&#x7684;&#x6591;&#x9A6C;&#x9C7C;&#x4E3A;&#x5B66;&#x4E60;&#x548C;&#x8BB0;&#x5FC6;&#x7684;&#x8BC4;&#x4EF7;&#x3002;

There is growing interest in using zebrafish (Danio rerio) as a model of neurodegenerative disorders such as Alzheimer's disease. A zebrafish model of tauopathies has recently been developed and characterized in terms of presence of the pathological hallmarks (i.e., neurofibrillary tangles and cell death). However, it is also necessary to validate these models for function by assessing learning and memory. The majority of tools to assess memory and learning in animal models involve visual stimuli, including color preference. The color preference of zebrafish has received little attention. To validate zebrafish as a model for color-associated-learning and memory, it is necessary to evaluate its natural preferences or any pre-existing biases towards specific colors. In the present study, we have used four different colors (red, yellow, green, and blue) to test natural color preferences of the zebrafish using two procedures: Place preference and T-maze. Results from both experiments indicate a strong aversion toward blue color relative to all other colors (red, yellow, and green) when tested in combinations. No preferences or biases were found among reds, yellows, and greens in the place preference procedure. However, red and green were equally preferred and both were preferred over yellow by zebrafish in the T-maze procedure. The results from the present study show a strong aversion towards blue color compared to red, green, and yellow, with yellow being less preferred relative to red and green. The findings from this study may underpin any further designing of color-based learning and memory paradigms or experiments involving aversion, anxiety, or fear in the zebrafish.

Evaluation of color preference in zebrafish for learning and memory.

Il y a un int&eacute;r&ecirc;t croissant &agrave; l&#39;aide de poisson z&egrave;bre (Danio rerio) comme un mod&egrave;le de maladies neurod&eacute;g&eacute;n&eacute;ratives comme la maladie d&#39;Alzheimer. Un mod&egrave;le de poisson-z&egrave;bre de tauopathies a r&eacute;cemment &eacute;t&eacute; d&eacute;velopp&eacute; et caract&eacute;ris&eacute; en termes de pr&eacute;sence des caract&eacute;ristiques pathologiques (d&eacute;g&eacute;n&eacute;rescence neurofibrillaire et mort cellulaire). Toutefois, il est &eacute;galement n&eacute;cessaire de valider ces mod&egrave;les de fonction en &eacute;valuant l&#39;apprentissage et la m&eacute;moire. La majorit&eacute; des outils pour &eacute;valuer la m&eacute;moire et l&#39;apprentissage chez les mod&egrave;les animaux impliquent des stimuli visuels, y compris de pr&eacute;f&eacute;rence de couleur. La pr&eacute;f&eacute;rence de couleur de poisson-z&egrave;bre a re&ccedil;u peu d&#39;attention. Pour valider le poisson-z&egrave;bre comme un mod&egrave;le de couleur-associ&eacute;s-apprentissage et la m&eacute;moire, il est n&eacute;cessaire d&#39;&eacute;valuer ses pr&eacute;f&eacute;rences naturelles ou n&#39;importe quel biais pr&eacute;existants vers des couleurs sp&eacute;cifiques. Dans la pr&eacute;sente &eacute;tude, nous avons utilis&eacute; quatre couleurs diff&eacute;rentes (rouge, jaune, vert et bleu) pour tester les pr&eacute;f&eacute;rences de couleur naturelle of the zebrafish selon deux modalit&eacute;s : placez de pr&eacute;f&eacute;rence et labyrinthe en t. Les r&eacute;sultats de deux exp&eacute;riences indiquent une forte aversion envers la couleur bleue par rapport &agrave; toutes les autres couleurs (rouges, jaunes et verts) lors d&#39;essais sur des combinaisons. Aucun pr&eacute;f&eacute;rences ou pr&eacute;jug&eacute;s ne trouv&eacute;es chez les rouges, les jaunes et les verts, dans la proc&eacute;dure de pr&eacute;f&eacute;rence de place. Cependant, rouge et vert ont &eacute;t&eacute; tout aussi pr&eacute;f&eacute;r&eacute;s et tous deux ont &eacute;t&eacute; pr&eacute;f&eacute;r&eacute;s au fil jaune de poisson-z&egrave;bre dans la proc&eacute;dure du labyrinthe en t. Les r&eacute;sultats de cette &eacute;tude montrent une forte aversion pour la couleur bleue par rapport au rouge, vert et jaune, jaune &eacute;tant que moins privil&eacute;gi&eacute;e par rapport au rouge et vert. Les conclusions de cette &eacute;tude peuvent sous-tendre toute conception davantage d&#39;apprentissage bas&eacute; sur la couleur et les paradigmes de la m&eacute;moire ou les exp&eacute;riences impliquant l&#39;aversion, anxi&eacute;t&eacute;, ou la peur dans le poisson-z&egrave;bre.

&Eacute;valuation de pr&eacute;f&eacute;rence de couleur chez le poisson z&egrave;bre pour l&#39;apprentissage et la m&eacute;moire.

Es gibt wachsendes Interesse an der Nutzung der Zebrab&auml;rbling (Danio Rerio) als Modell f&uuml;r Neurodegenerative Erkrankungen wie Alzheimer-Krankheit. Ein Zebrafisch-Modell der Tauopathien wurde vor kurzem entwickelt und im Hinblick auf die Anwesenheit von pathologischen Merkmale (d. h. neurofibrill&auml;ren Kabelgewirr und Zelltod) gepr&auml;gt. Jedoch ist es auch notwendig, um diese Modelle f&uuml;r Funktion zu &uuml;berpr&uuml;fen, durch die Bewertung von lernen und Ged&auml;chtnis. Die meisten Werkzeuge, Ged&auml;chtnis und lernen in Tiermodellen zu beurteilen sind visuelle Reize, einschlie&szlig;lich Farbe bevorzugt. Die Farbe bevorzugt der Zebrafisch so wenig Aufmerksamkeit erhielt. Um Zebrafisch als Modell f&uuml;r Farbe-assoziierten-Lernen und Ged&auml;chtnis zu &uuml;berpr&uuml;fen, ist es notwendig, seine nat&uuml;rlichen Pr&auml;ferenzen oder jede bereits bestehende Vorurteile gegen&uuml;ber bestimmten Farben zu bewerten. In der vorliegenden Studie haben wir vier verschiedene Farben (rot, gelb, gr&uuml;n und blau), nat&uuml;rliche Farbe Pr&auml;ferenzen der Zebrafisch, mit beiden Verfahren zu testen verwendet: Pr&auml;ferenz und T-maze. Ergebnisse aus beiden Experimente zeigen eine starke Abneigung gegen&uuml;ber blaue Farbe im Vergleich zu allen anderen Farben (rot, gelb, gr&uuml;n), wenn in Kombinationen getestet. Keine Vorlieben oder Neigungen zwischen rot-, gelb- und Gr&uuml;nen im der Pr&auml;ferenzverfahren Platz gefunden. Jedoch rot und gr&uuml;n waren gleicherma&szlig;en bevorzugt, und beide waren bevorzugte &uuml;ber gelb von Zebrafish im T-maze Verfahren. Die Ergebnisse der vorliegenden Studie zeigen eine starke Abneigung gegen&uuml;ber blaue Farbe im Vergleich zu rot, gr&uuml;n und gelb mit gelb wird, die weniger im Vergleich zu rot und gr&uuml;n bevorzugt. Die Ergebnisse dieser Studie k&ouml;nnen untermauern jede weitere entwerfen farbe-basiertes Lernen und Ged&auml;chtnis Paradigmen oder Experimenten mit Abneigung, Angst, oder die Angst der Zebrab&auml;rbling.

Bewertung der Farbe bevorzugt im Zebrafisch f&uuml;r lernen und Ged&auml;chtnis.

&#x30A2;&#x30EB;&#x30C4;&#x30CF;&#x30A4;&#x30DE;&#x30FC;&#x75C5;&#x306A;&#x3069;&#x306E;&#x795E;&#x7D4C;&#x5909;&#x6027;&#x75BE;&#x60A3;&#x306E;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x306E;&#x30BC;&#x30D6;&#x30E9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30C3;&#x30B7;&#x30E5;) &#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x306E;&#x95A2;&#x5FC3;&#x304C;&#x9AD8;&#x307E;&#x3063;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30BC;&#x30D6;&#x30E9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30C3;&#x30B7;&#x30E5; &#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x30BF;&#x30A6;&#x30AA;&#x30D1;&#x30C1;&#x30FC;&#x6700;&#x8FD1;&#x958B;&#x767A;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3001;&#x75C5;&#x7406;&#x5B66;&#x7684;&#x7279;&#x5FB4; (&#x3059;&#x306A;&#x308F;&#x3061;&#x3001;&#x539F;&#x7DDA;&#x7DAD;&#x5909;&#x5316;&#x3068;&#x7D30;&#x80DE;&#x6B7B;) &#x306E;&#x5B58;&#x5728;&#x306E;&#x9762;&#x3067;&#x7279;&#x5FB4;&#x3065;&#x3051;&#x3089;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x305F;&#x3060;&#x3057;&#x3001;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x95A2;&#x6570;&#x306E;&#x5B66;&#x7FD2;&#x3068;&#x8A18;&#x61B6;&#x3092;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x308A;&#x691C;&#x8A3C;&#x304C;&#x5FC5;&#x8981;&#x3067;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x52D5;&#x7269;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x8A18;&#x61B6;&#x3068;&#x5B66;&#x7FD2;&#x3092;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3059;&#x308B;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x306E;&#x5927;&#x534A;&#x306F;&#x8996;&#x899A;&#x523A;&#x6FC0;&#x306E;&#x8272;&#x306E;&#x597D;&#x307F;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x3092;&#x542B;&#x307F;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30BC;&#x30D6;&#x30E9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30C3;&#x30B7;&#x30E5;&#x306E;&#x8272;&#x5F69;&#x55DC;&#x597D;&#x306F;&#x5C11;&#x3057;&#x6CE8;&#x76EE;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30AB;&#x30E9;&#x30FC;&#x95A2;&#x9023;&#x5B66;&#x7FD2;&#x3068;&#x8A18;&#x61B6;&#x306E;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x306E;&#x30BC;&#x30D6;&#x30E9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30C3;&#x30B7;&#x30E5;&#x3092;&#x691C;&#x8A3C;&#x3059;&#x308B;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x305D;&#x306E;&#x81EA;&#x7136;&#x306E;&#x8A2D;&#x5B9A;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x7279;&#x5B9A;&#x8272;&#x306B;&#x5411;&#x304B;&#x3063;&#x3066;&#x4EFB;&#x610F;&#x306E;&#x65E2;&#x5B58;&#x306E;&#x30D0;&#x30A4;&#x30A2;&#x30B9;&#x3092;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3059;&#x308B;&#x5FC5;&#x8981;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x672C;&#x7814;&#x7A76;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x6211;&#x3005; &#x306F; 4 &#x3064;&#x306E;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x8272; &#xFF08;&#x8D64;&#x3001;&#x9EC4;&#x8272;&#x3001;&#x7DD1;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x9752;) 2 &#x3064;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B8;&#x30E3;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;&#x30BC;&#x30D6;&#x30E9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30C3;&#x30B7;&#x30E5;&#x306E;&#x81EA;&#x7136;&#x306A;&#x8272;&#x306E;&#x8A2D;&#x5B9A;&#x3092;&#x30C6;&#x30B9;&#x30C8;&#x3059;&#x308B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;: &#x5834;&#x6240;&#x9078;&#x597D;&#x3068;&#x7121;&#x95A2;&#x9023;&#x3002;&#x4E21;&#x5B9F;&#x9A13;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x7D50;&#x679C;&#x306F;&#x7D44;&#x307F;&#x5408;&#x308F;&#x305B;&#x3067;&#x30C6;&#x30B9;&#x30C8;&#x3057;&#x305F;&#x3068;&#x304D;&#x306B;&#x5411;&#x304B;&#x3063;&#x3066;&#x4ED6;&#x306E;&#x3059;&#x3079;&#x3066;&#x306E;&#x8272; (&#x8D64;&#x3001;&#x9EC4;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x7DD1;) &#x76F8;&#x5BFE;&#x306E;&#x9752;&#x306E;&#x8272;&#x306E;&#x5F37;&#x3044;&#x5ACC;&#x60AA;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30D7;&#x30EA;&#x30D5;&#x30A1;&#x30EC;&#x30F3;&#x30B9;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x30D0;&#x30A4;&#x30A2;&#x30B9;&#x8D64;&#x3001;&#x9EC4;&#x8272;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x7DD1;&#x306E;&#x515A;&#x306E;&#x9593;&#x3067;&#x5834;&#x6240;&#x9078;&#x597D;&#x30D7;&#x30ED;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B8;&#x30E3;&#x3067;&#x898B;&#x3064;&#x304B;&#x308A;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x3067;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x3057;&#x304B;&#x3057;&#x3001;&#x8D64;&#x3068;&#x7DD1;&#x304C;&#x5747;&#x7B49;&#x306B;&#x597D;&#x307E;&#x308C;&#x305F;&#x3001;&#x4E21;&#x65B9;&#x4F59;&#x5206;&#x306E;&#x9EC4;&#x8272;&#x30BC;&#x30D6;&#x30E9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30C3;&#x30B7;&#x30E5;&#x7121;&#x95A2;&#x9023;&#x306E;&#x624B;&#x9806;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x597D;&#x307E;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x672C;&#x7814;&#x7A76;&#x7D50;&#x679C;&#x306F;&#x8D64;&#x3001;&#x7DD1;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x9EC4;&#x9EC4;&#x8D64;&#x3068;&#x7DD1;&#x306E;&#x76F8;&#x5BFE;&#x7684;&#x306A;&#x512A;&#x5148;&#x5EA6;&#x306E;&#x4F4E;&#x3044;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3068;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3059;&#x308B;&#x3068;&#x9752;&#x306E;&#x8272;&#x306B;&#x5411;&#x304B;&#x3063;&#x3066;&#x5F37;&#x3044;&#x5ACC;&#x60AA;&#x3092;. &#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x7814;&#x7A76;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x7D50;&#x679C;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x4EFB;&#x610F;&#x3055;&#x3089;&#x306B;&#x8272;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x5B66;&#x7FD2;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x30E1;&#x30E2;&#x30EA;&#x306E;&#x30D1;&#x30E9;&#x30C0;&#x30A4;&#x30E0;&#x3084;&#x4E0D;&#x5B89;&#x3001;&#x5ACC;&#x60AA;&#x611F;&#x3092;&#x4F34;&#x3046;&#x5B9F;&#x9A13;&#x306E;&#x8A2D;&#x8A08;&#x3092;&#x4E0B;&#x652F;&#x3048;&#x3057;&#x305F;&#x308A;&#x3001;&#x30BC;&#x30D6;&#x30E9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30C3;&#x30B7;&#x30E5;&#x3092;&#x6050;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x30BC;&#x30D6;&#x30E9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30C3;&#x30B7;&#x30E5;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x8272;&#x5F69;&#x55DC;&#x597D;&#x5B66;&#x7FD2;&#x3068;&#x8A18;&#x61B6;&#x306E;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3002;

Zebrafish (Danio rerio)&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC54C; &#xCE20; &#xD558;&#xC774; &#xBA38; &#xBCD1; &#xAC19;&#xC740; &#xC2E0;&#xACBD; &#xD1F4;&#xD589; &#xC131; &#xC9C8;&#xD658; &#xBAA8;&#xB378;&#xC5D0; &#xAD00;&#xC2EC;&#xC774; &#xC788;&#xB2E4;. Zebrafish &#xBAA8;&#xB378; tauopathies&#xC758; &#xCD5C;&#xADFC; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xB418;&#xC5C8;&#xC73C;&#xBA70; &#xBCD1; &#xC801;&#xC778; &#xD2B9;&#xC9D5; (neurofibrillary tangles &#xBC0F; &#xC138;&#xD3EC;&#xC758; &#xC8FD;&#xC74C;)&#xC758; &#xC874;&#xC7AC;&#xC758; &#xAD00;&#xC810;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD2B9;&#xC9D5;. &#xADF8;&#xB7EC;&#xB098;, &#xADF8;&#xAC83;&#xC740; &#xB610;&#xD55C; &#xD559;&#xC2B5; &#xBC0F; &#xBA54;&#xBAA8;&#xB9AC; &#xD3C9;&#xAC00; &#xD558; &#xC5EC; &#xD568;&#xC218;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xBAA8;&#xB378;&#xC758; &#xC720;&#xD6A8;&#xC131;&#xC744; &#xAC80;&#xC0AC; &#xD558;&#xB294; &#xB370; &#xD544;&#xC694;&#xD55C;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xBA54;&#xBAA8;&#xB9AC; &#xBC0F; &#xB3D9;&#xBB3C; &#xBAA8;&#xB378;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD559;&#xC2B5; &#xD3C9;&#xAC00; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xC758; &#xB300;&#xBD80;&#xBD84; &#xC120;&#xD638; &#xC0C9;&#xC0C1; &#xB4F1; &#xC2DC;&#xAC01;&#xC801; &#xC790;&#xADF9;&#xC744; &#xD3EC;&#xD568; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. Zebrafish&#xC758; &#xC120;&#xD638; &#xC0C9;&#xC0C1;&#xC740; &#xC791;&#xC740; &#xAD00;&#xC2EC;&#xC744; &#xBC1B;&#xACE0; &#xC788;&#xB2E4;. &#xC0C9;&#xC0C1; &#xAD00;&#xB828; &#xD559;&#xC2B5; &#xBC0F; &#xBA54;&#xBAA8;&#xB9AC;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xBAA8;&#xB378;&#xB85C; zebrafish&#xC758; &#xC720;&#xD6A8;&#xC131;&#xC744; &#xAC80;&#xC0AC; &#xD558;&#xB294; &#xC790;&#xC5F0; &#xD658;&#xACBD; &#xC124;&#xC815; &#xB610;&#xB294; &#xD2B9;&#xC815; &#xC0C9;&#xC0C1;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xAE30;&#xC874;&#xC758; &#xD3B8;&#xACAC;&#xC744; &#xD3C9;&#xAC00; &#xD558;&#xB294; &#xB370; &#xD544;&#xC694;&#xD55C;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD604;&#xC7AC;&#xC758; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; 4 &#xAC00;&#xC9C0; &#xC0C9;&#xC0C1; (&#xBE68;&#xAC15;, &#xB178;&#xB791;, &#xB179;&#xC0C9; &#xBC0F; &#xD30C;&#xB791;) &#xB450; &#xC808;&#xCC28; zebrafish&#xC758; &#xC790;&#xC5F0; &#xC0C9;&#xC0C1; &#xC124;&#xC815; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xC0AC;&#xC6A9;: &#xAE30;&#xBCF8; &#xC124;&#xC815; &#xBC0F; T-maze. &#xB450; &#xC2E4;&#xD5D8; &#xACB0;&#xACFC; &#xC870;&#xD569;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xD588;&#xC744; &#xB54C; &#xB2E4;&#xB978; &#xC0C9;&#xC0C1; (&#xBE68;&#xAC04;&#xC0C9;, &#xB178;&#xB780;&#xC0C9; &#xBC0F; &#xB179;&#xC0C9;) &#xAE30;&#xC900;&#xC73C;&#xB85C; &#xD30C;&#xB780;&#xC0C9;&#xC744; &#xD5A5;&#xD574; &#xAC15;&#xD55C; &#xD610;&#xC624; &#xAC10;&#xC744; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0C5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xAE30;&#xBCF8; &#xC124;&#xC815; &#xB610;&#xB294; &#xD3B8;&#xACAC; &#xC7A5;&#xC18C; &#xC124;&#xC815; &#xC808;&#xCC28;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB178;&#xB791;, &#xBE68;&#xAC15;&#xACFC; &#xB179;&#xC0C9; &#xC0AC;&#xC774;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBC1C;&#xACAC; &#xB410;&#xB2E4;. &#xADF8;&#xB7EC;&#xB098;, &#xBE68;&#xAC15;&#xACFC; &#xB179;&#xC0C9; &#xD588;&#xB2E4; &#xB3D9;&#xC77C; &#xD558; &#xAC8C; &#xAE30;&#xBCF8; &#xC124;&#xC815; &#xD558; &#xACE0; &#xBAA8;&#xB450; &#xAE30;&#xBCF8; &#xC774;&#xC0C1; &#xD588;&#xB2E4; &#xB178;&#xB780;&#xC0C9; zebrafish T-maze &#xC808;&#xCC28;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574;. &#xD604;&#xC7AC;&#xC758; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xACB0;&#xACFC; &#xBE68;&#xAC15;, &#xB179;&#xC0C9;&#xACFC; &#xB178;&#xB780;&#xC0C9;, &#xB178;&#xB780;&#xC0C9; &#xB418; &#xB35C; &#xC120;&#xD638; &#xD558;&#xB294; &#xBE68;&#xAC04;&#xC0C9; &#xBC0F; &#xB179;&#xC0C9;&#xC5D0; &#xBE44;&#xD574; &#xD478;&#xB978; &#xC0C9;&#xC73C;&#xB85C; &#xAC15;&#xD55C; &#xD610;&#xC624; &#xAC10;&#xC744; &#xD45C;&#xC2DC; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC870;&#xC0AC; &#xACB0;&#xACFC; &#xC5B4;&#xB5A4; &#xCD94;&#xAC00; &#xC0C9;&#xC0C1; &#xAE30;&#xBC18; &#xD559;&#xC2B5; &#xBC0F; &#xBA54;&#xBAA8;&#xB9AC; &#xD328;&#xB7EC;&#xB2E4;&#xC784; &#xB610;&#xB294; &#xD610;&#xC624; &#xAC10;, &#xBD88;&#xC548;&#xACFC; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; &#xC2E4;&#xD5D8;&#xC758; &#xC124;&#xACC4;&#xB97C; &#xADFC;&#xAC04; &#xC218;&#xB3C4; zebrafish&#xC758; &#xB450;&#xB824;&#xC6C0;.

Zebrafish&#xC5D0;&#xC11C; &#xD559;&#xC2B5;&#xACFC; &#xAE30;&#xC5B5;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC120;&#xD638; &#xC0C9;&#xC0C1;&#xC758; &#xD3C9;&#xAC00;.

Existe un inter&eacute;s creciente en el uso de pez cebra (Danio rerio) como un modelo de enfermedades neurodegenerativas como la enfermedad de Alzheimer. Un modelo de pez cebra de Tauopat&iacute;as recientemente ha sido desarrollado y caracterizado en cuanto a presencia de los sellos patol&oacute;gicos (es decir, ovillos neurofibrilares y muerte celular). Sin embargo, tambi&eacute;n es necesario validar estos modelos para la funci&oacute;n mediante la evaluaci&oacute;n de aprendizaje y la memoria. La mayor&iacute;a de herramientas para evaluar la memoria y el aprendizaje en modelos animales implica est&iacute;mulos visuales, incluyendo de preferencia de color. La preferencia del color del pez cebra ha recibido poca atenci&oacute;n. Para validar el pez cebra como modelo de color-asociados-aprendizaje y la memoria, es necesario evaluar sus preferencias naturales o cualquier prejuicios preexistentes hacia colores espec&iacute;ficos. En el presente estudio hemos utilizado cuatro diferentes colores (rojo, amarillo, verde y azul) para probar las preferencias de color natural del pez cebra mediante dos procedimientos: lugar de preferencia y T-laberinto. Los resultados de ambos experimentos indican una fuerte aversi&oacute;n hacia el color azul en relaci&oacute;n con todos los dem&aacute;s colores (rojos, amarillos y verdes) en combinaciones. Prejuicios ni preferencias encontradas entre rojos, amarillos y verdes en el procedimiento de preferencia de lugar. Sin embargo, rojo y verde fueron igualmente preferidos y ambos fueron preferidos sobre amarillo de pez cebra en el procedimiento de T-laberinto. Los resultados del presente estudio muestran una fuerte aversi&oacute;n hacia el color azul en comparaci&oacute;n con el rojo, verde y amarillo, siendo amarillo que menos preferido en relaci&oacute;n con el rojo y verde. Los resultados de este estudio pueden sostener cualquier otro dise&ntilde;o de aprendizaje basado en el color y paradigmas de memoria o de experimentos con aversi&oacute;n, ansiedad, o miedo en el pez cebra.

Evaluaci&oacute;n de preferencia de color en el pez cebra para el aprendizaje y la memoria.

&#x786E;&#x5B9A;&#x8BCA;&#x65AD;&#x963F;&#x5C14;&#x8328;&#x6D77;&#x9ED8;&#x75C5; (AD) &#x7684;&#x8840;&#x6D46;&#x751F;&#x7269;&#x6307;&#x6807;&#x7684;&#x76EE;&#x6807;&#x3002;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x57FA;&#x51C6;&#x8840;&#x6D46;&#x7B5B;&#x9009; 151 &#x591A;&#x8DEF;&#x590D;&#x7528;&#x5206;&#x6790;&#x7269;&#x7684;&#x7ED3;&#x5408;&#x6709;&#x9488;&#x5BF9;&#x6027;&#x7684;&#x751F;&#x7269;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x53CA;&#x4E34;&#x5E8A;&#x75C5;&#x7406;&#x6570;&#x636E;&#x3002;&#x8001;&#x5316;&#x7684;&#x8BBE;&#x7F6E;&#x4E00;&#x822C;&#x4EE5;&#x793E;&#x533A;&#x4E3A;&#x57FA;&#x7840;&#x7684;&#x3001; &#x524D;&#x77BB;&#x6027;&#x7684;&#x3001; &#x7EB5;&#x5411;&#x7814;&#x7A76;&#x3002;&#x4E0E;&#x4F1A;&#x8005;&#x5171; 754 &#x5065;&#x5EB7;&#x4EBA;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x63A7;&#x5236;&#x548C; 207 &#x4E0E;&#x4F1A;&#x8005;&#x4E0E;&#x6765;&#x81EA;&#x6FB3;&#x5927;&#x5229;&#x4E9A;&#x7684;&#x5F71;&#x50CF;&#x5B66;&#x7684;&#x751F;&#x7269;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x548C;&#x751F;&#x6D3B;&#x65B9;&#x5F0F;&#x5E7F;&#x544A;&#x4ECE;&#x963F;&#x5C14;&#x8328;&#x6D77;&#x9ED8;&#x75C5;&#x795E;&#x7ECF;&#x5F71;&#x50CF;&#x5B66;&#x5021;&#x8BAE; (ADNI) &#x961F;&#x5217;&#x7814;&#x7A76; (AIBL) &#x767D;&#x77F3;&#x4E0E; 58 &#x5065;&#x5EB7;&#x63A7;&#x4EF6;&#x4E2D;&#x8FDB;&#x884C;&#x4E86;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x7684;&#x6807;&#x8BC6;&#x6807;&#x5FD7;&#x548C;&#x5E7F;&#x544A; 112 &#x4E2A;&#x4EBA;&#x3002;&#x7ED3;&#x679C; A &#x751F;&#x7269;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x5C0F;&#x7EC4;&#x53D1;&#x73B0;&#x5305;&#x542B;&#x7684;&#x6807;&#x8BB0;&#x5927;&#x5927;&#x589E;&#x52A0; &#xFF08;&#x76AE;&#x8D28;&#x9187;&#x3001; &#x80F0;&#x591A;&#x80BD;&#x3001; &#x80F0;&#x5C9B;&#x7D20;&#x6837;&#x751F;&#x957F;&#x56E0;&#x5B50;&#x7ED3;&#x5408;&#x86CB;&#x767D; 2&#x3001; &beta; 2 &#x5FAE;&#x7403;&#x86CB;&#x767D;&#x3001; &#x8840;&#x7BA1;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7C98;&#x9644;&#x5206;&#x5B50; 1&#x3001; &#x764C;&#x80DA;&#x6297;&#x539F;&#x3001; &#x57FA;&#x8D28;&#x91D1;&#x5C5E;&#x86CB;&#x767D;&#x9176; 2&#x3001; CD40&#x3001; &#x5DE8;&#x566C;&#x7EC6;&#x80DE;&#x708E;&#x75C7;&#x86CB;&#x767D; 1&alpha;&#x3001; &#x8D85;&#x6C27;&#x5316;&#x7269;&#x6B67;&#x5316;&#x9176;&#x548C;&#x540C;&#x578B;&#x534A;&#x80F1;&#x6C28;&#x9178;) &#x548C;&#x5728; AD &#x4E2D;&#x4E0B;&#x8DCC; (&#x8F7D;&#x8102;&#x86CB;&#x767D; E&#x3001; &#x8868;&#x76AE;&#x751F;&#x957F;&#x56E0;&#x5B50;&#x53D7;&#x4F53;&#x3001; &#x8840;&#x7EA2;&#x86CB;&#x767D;&#x3001; &#x9499;&#x3001; &#x950C;&#x3001; &#x767D;&#x7EC6;&#x80DE;&#x4ECB;&#x7D20; 17 &#x548C;&#x767D;&#x86CB;&#x767D;)&#x3002;&#x4EA4;&#x53C9;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x51C6;&#x786E;&#x6027;&#x63AA;&#x65BD;&#x8FBE;&#x5230; 85%(3.0%) &#x7684;&#x5E73;&#x5747;&#x503C; (SD) &#x7684;&#x7075;&#x654F;&#x5EA6;&#x548C;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x548C; 93%(3.0) &#x7684; AIBL &#x961F;&#x5217;&#x4ECE;&#x63A5;&#x6536;&#x5668;&#x64CD;&#x4F5C;&#x7279;&#x6027;&#x66F2;&#x7EBF;&#x4E0B;&#x9762;&#x79EF;&#x3002;&#x4F7F;&#x7528; ADNI &#x961F;&#x5217;&#x7B2C;&#x4E8C;&#x4E2A;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x7684;&#x654F;&#x611F;&#x6027;&#x548C;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x4EE5;&#x53CA; 85%(3.0) &#x7684;&#x63A5;&#x6536;&#x8005;&#x64CD;&#x4F5C;&#x7279;&#x6027;&#x66F2;&#x7EBF;&#x4E0B;&#x7684;&#x9762;&#x79EF;&#x8FBE;&#x5230;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x63AA;&#x65BD;&#x7684; 80%(3.0%)&#x3002;&#x8FD9;&#x9879;&#x7814;&#x7A76;&#x53D1;&#x73B0; AD &#x4E0E;&#x4E2A;&#x4EBA;&#x5206;&#x5F00;&#x8BA4;&#x77E5;&#x5065;&#x5EB7;&#x5BF9;&#x7167;&#x7EC4;&#x4E0E;&#x9AD8;&#x7075;&#x654F;&#x5EA6;&#x548C;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x7684;&#x8840;&#x6D46;&#x751F;&#x7269;&#x6307;&#x6807;&#x7684;&#x5C0F;&#x7EC4;&#x7684;&#x7ED3;&#x8BBA;&#x3002;AIBL &#x961F;&#x5217;&#x4E2D;&#x7684;&#x4EA4;&#x53C9;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x548C;&#x8FDB;&#x4E00;&#x6B65;&#x9A8C;&#x8BC1; ADNI &#x961F;&#x5217;&#x5185;&#x7684;&#x63D0;&#x4F9B;&#x5DF2;&#x786E;&#x5B9A;&#x7684;&#x751F;&#x7269;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x662F;&#x91CD;&#x8981;&#x7684; AD &#x8BCA;&#x65AD;&#x7684;&#x6709;&#x529B;&#x8BC1;&#x636E;&#x3002;

&#x57FA;&#x4E8E;&#x8840;&#x6DB2;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x751F;&#x7269;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x5BF9;&#x963F;&#x5C14;&#x8328;&#x6D77;&#x9ED8;&#x75C5;&#x7684;&#x8BCA;&#x65AD;&#x3002;

OBJECTIVE To identify plasma biomarkers for the diagnosis of Alzheimer disease (AD). DESIGN Baseline plasma screening of 151 multiplexed analytes combined with targeted biomarker and clinical pathology data. SETTING General community-based, prospective, longitudinal study of aging. PARTICIPANTS A total of 754 healthy individuals serving as controls and 207 participants with AD from the Australian Imaging Biomarker and Lifestyle study (AIBL) cohort with identified biomarkers that were validated in 58 healthy controls and 112 individuals with AD from the Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) cohort. RESULTS A biomarker panel was identified that included markers significantly increased (cortisol, pancreatic polypeptide, insulinlike growth factor binding protein 2, Î²2 microglobulin, vascular cell adhesion molecule 1, carcinoembryonic antigen, matrix metalloprotein 2, CD40, macrophage inflammatory protein 1Î±, superoxide dismutase, and homocysteine) and decreased (apolipoprotein E, epidermal growth factor receptor, hemoglobin, calcium, zinc, interleukin 17, and albumin) in AD. Cross-validated accuracy measures from the AIBL cohort reached a mean (SD) of 85% (3.0%) for sensitivity and specificity and 93% (3.0) for the area under the receiver operating characteristic curve. A second validation using the ADNI cohort attained accuracy measures of 80% (3.0%) for sensitivity and specificity and 85% (3.0) for area under the receiver operating characteristic curve. CONCLUSIONS This study identified a panel of plasma biomarkers that distinguish individuals with AD from cognitively healthy control subjects with high sensitivity and specificity. Cross-validation within the AIBL cohort and further validation within the ADNI cohort provides strong evidence that the identified biomarkers are important for AD diagnosis.

Blood-Based Protein Biomarkers for Diagnosis of Alzheimer Disease.

OBJECTIF d&#39;identifier des biomarqueurs de plasma pour le diagnostic de la maladie d&#39;Alzheimer (ma). CONCEPTION base plasma projection d&#39;analytes multiplex&eacute;s 151 combin&eacute; avec le biomarqueur cibl&eacute;e et les donn&eacute;es de la pathologie clinique. CADRE g&eacute;n&eacute;ral communautaire, prospective, longitudinale, &eacute;tude du vieillissement. Les PARTICIPANTS au total 754 individus sains servant de contr&ocirc;les et de 207 participants avec AD de l&#39;australien de biomarqueurs d&#39;imagerie et la cohorte de l&#39;&eacute;tude (AIBL) mode de vie avec des biomarqueurs identifi&eacute;s qui ont &eacute;t&eacute; valid&eacute;es dans 58 t&eacute;moins sains et 112 personnes atteintes de la ma de la cohorte d&#39;Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative (INMA). R&Eacute;SULTATS un biomarqueur panel a &eacute;t&eacute; identifi&eacute; que marqueurs inclus a consid&eacute;rablement augment&eacute; (cortisol, polypeptide pancr&eacute;atique, ressemblant growth factor binding protein 2, &beta;2 microglobuline, mol&eacute;cule d&#39;adh&eacute;sion cellulaire vasculaire 1, antig&egrave;ne carcino-embryonnaire, prot&eacute;ine de matrice 2, CD40, macrophage prot&eacute;ine inflammatoire 1&alpha;, superoxyde dismutase et homocyst&eacute;ine) et diminu&eacute; (apolipoprot&eacute;ine E, r&eacute;cepteur du facteur de croissance &eacute;pidermique, l&#39;h&eacute;moglobine, calcium, zinc, interleukine 17 et albumine) dans AD. Validation crois&eacute;e de pr&eacute;cision des mesures de la cohorte de l&#39;AIBL atteinte une moyenne (SD) de 85 % (3,0 %) pour la sensibilit&eacute; et de sp&eacute;cificit&eacute; et de 93 % (3,0) pour l&#39;aire sous la courbe caract&eacute;ristique de fonctionnement du r&eacute;cepteur. Une deuxi&egrave;me validation &agrave; l&#39;aide de la cohorte ADNI atteint mesures de pr&eacute;cision de 80 % (3,0 %), de sensibilit&eacute; et de sp&eacute;cificit&eacute; et de 85 % (3,0) pour l&#39;aire sous la courbe caract&eacute;ristique de fonctionnement du r&eacute;cepteur. CONCLUSIONS de que cette &eacute;tude a identifi&eacute; un panel de biomarqueurs de plasma qui distinguent les personnes atteintes de la ma des sujets contr&ocirc;le cognitif sain avec une sp&eacute;cificit&eacute; et une sensibilit&eacute; &eacute;lev&eacute;e. La validation crois&eacute;e au sein de la cohorte de l&#39;AIBL et une validation au sein de la cohorte ADNI fournit des preuves solides que les biomarqueurs sont importants pour le diagnostic de l&#39;AD.

Prot&eacute;ine &agrave; base de sang de biomarqueurs pour le diagnostic de la maladie d&#39;Alzheimer.

Ziel Plasma Biomarker f&uuml;r die Diagnose der Alzheimer-Krankheit (AD) zu identifizieren. Baseline-Plasma-Screening von 151 Multiplex Analyte, die in Verbindung mit gezielten Biomarker und klinische Pathologie Daten zu entwerfen. Einstellung allgemeine Community-basierte, prospektive, longitudinal Studie des Alterns. Teilnehmer insgesamt 754 gesunden Personen, die als Steuerelemente und 207 Teilnehmer mit Anzeige von der australischen Imaging Biomarker und Lifestyle Studie (AIBL) Kohorte mit identifizierten Biomarker, die in 58 gesunden Kontrollgruppen validiert wurden und 112 Personen mit AD Kohorte, Alzheimer Krankheit Neuroimaging Initiative (ADNI). Ergebnisse A Biomarker Panel wurde festgestellt, dass enthalten Marker deutlich erh&ouml;ht (Cortisol, Pankreatisches Polypeptid insulinlike Growth Factor verbindliches Protein 2, &szlig;2-Mikroglobulin, vaskul&auml;re Zelladh&auml;sionsmolek&uuml;l 1, carcinoembryonales Antigen, Matrix Metalloproteine 2, CD40, Makrophagen entz&uuml;ndliche Protein 1&alpha;, Superoxid-Dismutase und Homocystein) und sank (Apolipoprotein E, epidermalen Wachstumsfaktor-Rezeptor, H&auml;moglobin, Kalzium, Zink, Interleukin 17 und Albumin) in AD. Cross-validierte Genauigkeit misst AIBL Kohorte, erreicht einen Mittelwert (SD) von 85 % (3,0 %) f&uuml;r die Sensitivit&auml;t und Spezifit&auml;t und 93 % (3.0) f&uuml;r den Bereich unter dem Empf&auml;nger Betrieb Kennlinie. Eine zweite Validierung mithilfe der Kohorte ADNI erreichte Genauigkeit Ma&szlig;nahmen von 80 % (3,0 %) f&uuml;r Sensitivit&auml;t und Spezifit&auml;t und 85 % (3.0) f&uuml;r die Fl&auml;che unter der Empf&auml;nger Betrieb Kennlinie. Schlussfolgerungen, dass diese Studie ein Gremium von Plasma Biomarker identifiziert, die Einzelpersonen mit Anzeige von kognitiv gesunde Kontrollpersonen mit hoher Sensitivit&auml;t und Spezifit&auml;t zu unterscheiden. Kreuzvalidierung innerhalb der Kohorte AIBL und weitere Validierung innerhalb der Kohorte ADNI liefert starke Hinweise darauf, dass die identifizierten Biomarker f&uuml;r AD Diagnose wichtig sind.

Blut-basierte Protein Biomarker f&uuml;r die Diagnose der Alzheimer-Krankheit.

OBIETTIVO di identificare biomarcatori di plasma per la diagnosi della malattia di Alzheimer (AD). PROGETTO screening plasma Baseline di 151 analiti multiplex combinato con biomarcatore mirati e dati di patologia clinica. IMPOSTAZIONE generale basato sulla comunit&agrave;, prospettico, longitudinale studio dell&#39;invecchiamento. PARTECIPANTI un totale di 754 individui sani che serve come controlli e 207 partecipanti con annuncio dall&#39;Australian Imaging Biomarker e Lifestyle studiano coorte (AIBL) con biomarcatori identificati che sono stati convalidati in 58 controlli sani e 112 individui con annunci dalla coorte di Alzheimer malattia Neuroimaging Initiative (ADNI). Pannello risultati biomarcatore &egrave; stato identificato che inclusi marcatori significativamente aumentato (cortisolo, polipeptide pancreatico, insulinlike growth factor binding protein 2, &beta;2 microglobulina, molecola di adesione delle cellule vascolari 1, antigene carcino-embrionario, matrix metalloproteina 2, CD40, 1&alpha; proteina infiammatoria macrofagica, superossido dismutasi e omocisteina) e diminuito (apolipoproteina E, epidermal growth factor receptor, emoglobina, calcio, zinco, l&#39;interleuchina 17 e albumina) nell&#39;annuncio. Cross-validated precisione misure da AIBL coorte ha raggiunta una media (SD) di 85% (3,0%) per sensibilit&agrave; e specificit&agrave; e 93% (3.0) per l&#39;area sotto la curva caratteristica di funzionamento del ricevitore. Una seconda convalida utilizzando la coorte ADNI raggiunto misure di accuratezza dell&#39;80% (3,0%) per sensibilit&agrave; e specificit&agrave; e 85% (3.0) per l&#39;area sotto la curva caratteristica di funzionamento del ricevitore. CONCLUSIONI di che questo studio ha identificato un pannello di biomarcatori di plasma che distinguere individui con annunci da cognitivamente sani di controllo soggetti con elevata sensibilit&agrave; e specificit&agrave;. Cross-validazione all&#39;interno della coorte AIBL e ulteriore convalida all&#39;interno della coorte ADNI fornisce forte evidenza che i biomarcatori individuati sono importanti per la diagnosi di AD.

Base di sangue proteine biomarcatori per la diagnosi di malattia di Alzheimer.

&#x30A2;&#x30EB;&#x30C4;&#x30CF;&#x30A4;&#x30DE;&#x30FC;&#x75C5; (AD) &#x306E;&#x8A3A;&#x65AD;&#x306B;&#x5BFE;&#x3059;&#x308B;&#x8840;&#x6F3F;&#x4E2D;&#x30D0;&#x30A4;&#x30AA; &#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3092;&#x8B58;&#x5225;&#x3059;&#x308B;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x76EE;&#x7684;&#x3002;151 &#x591A;&#x91CD; analytes &#x306E;&#x8A2D;&#x8A08;&#x57FA;&#x6E96;&#x30D7;&#x30E9;&#x30BA;&#x30DE; &#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30FC;&#x30CB;&#x30F3;&#x30B0;&#x306F;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8; &#x30D0;&#x30A4;&#x30AA; &#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3068;&#x81E8;&#x5E8A;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3068;&#x7D44;&#x307F;&#x5408;&#x308F;&#x305B;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x8A2D;&#x5B9A;&#x4E00;&#x822C;&#x30B3;&#x30DF;&#x30E5;&#x30CB;&#x30C6;&#x30A3; &#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x3001;&#x524D;&#x5411;&#x304D;&#x7E26;&#x65AD;&#x7814;&#x7A76;&#x9AD8;&#x9F62;&#x5316;&#x306E;&#x3002;&#x53C2;&#x52A0;&#x8005;&#x304B;&#x3089;&#x30A2;&#x30EB;&#x30C4;&#x30CF;&#x30A4;&#x30DE;&#x30FC;&#x75C5;&#x795E;&#x7D4C;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x7814;&#x7A76;&#x30A4;&#x30CB;&#x30B7;&#x30A2;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D6; &#xFF08;ADNI) &#x30B3;&#x30DB;&#x30FC;&#x30C8; &#x30AA;&#x30FC;&#x30B9;&#x30C8;&#x30E9;&#x30EA;&#x30A2; &#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0; &#x30D0;&#x30A4;&#x30AA; &#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3068;&#x30E9;&#x30A4;&#x30D5; &#x30B9;&#x30BF;&#x30A4;&#x30EB;&#x306E;&#x7814;&#x7A76; (AIBL) &#x306E;&#x30B3;&#x30DB;&#x30FC;&#x30C8;&#x306B; 58 &#x5065;&#x5EB7;&#x306A;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C8;&#x30ED;&#x30FC;&#x30EB;&#x304C;&#x691C;&#x8A3C;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x8B58;&#x5225;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30D0;&#x30A4;&#x30AA; &#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3068;&#x3001;112 &#x500B;&#x4EBA;&#x5E83;&#x544A;&#x3067;&#x304B;&#x3089;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C8;&#x30ED;&#x30FC;&#x30EB;&#x3068;&#x5E83;&#x544A;&#x3068; 207 &#x53C2;&#x52A0;&#x8005;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x30BF;&#x30A4;&#x30E0; 754 &#x306E;&#x5065;&#x5168;&#x306A;&#x500B;&#x4EBA;&#x306E;&#x5408;&#x8A08;&#x3002;&#x7D50;&#x679C; A &#x30D0;&#x30A4;&#x30AA; &#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC; &#x30D1;&#x30CD;&#x30EB;&#x542B;&#x307E;&#x308C;&#x3066;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x304C;&#x5927;&#x5E45;&#x306B; &#xFF08;&#x30B3;&#x30EB;&#x30C1;&#x30BE;&#x30FC;&#x30EB;&#x3001;&#x81B5;&#x30DD;&#x30EA;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x3001;&#x69D8;&#x6210;&#x9577;&#x56E0;&#x5B50;&#x7D50;&#x5408;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA; 2&#x3001;&beta; 2 &#x30DF;&#x30AF;&#x30ED;&#x30B0;&#x30ED;&#x30D6;&#x30EA;&#x30F3;&#x3001;&#x8840;&#x7BA1;&#x7D30;&#x80DE;&#x63A5;&#x7740;&#x5206;&#x5B50; 1&#x3001;cea, &#x30DE;&#x30C8;&#x30EA;&#x30C3;&#x30AF;&#x30B9;&#x91D1;&#x5C5E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA; 2&#x3001;CD40&#x3001;&#x30DE;&#x30AF;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30FC;&#x30B8;&#x708E;&#x75C7;&#x6027;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA; 1 &alpha;&#x3001;&#x30B9;&#x30FC;&#x30D1;&#x30FC;&#x30AA;&#x30AD;&#x30B7;&#x30C9;&#x30B8;&#x30B9;&#x30E0;&#x30BF;&#x30FC;&#x30BC;, &#x3068;&#x30DB;&#x30E2;&#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30A4;&#x30F3;) &#x5897;&#x52A0;&#x3057;&#x3001;&#xFF08;&#x30A2;&#x30DD;&#x30EA;&#x30DD;&#x86CB;&#x767D; E, &#x4E0A;&#x76AE;&#x6210;&#x9577;&#x56E0;&#x5B50;&#x53D7;&#x5BB9;&#x4F53;&#x3001;&#x30D8;&#x30E2;&#x30B0;&#x30ED;&#x30D3;&#x30F3;&#x3001;&#x30AB;&#x30EB;&#x30B7;&#x30A6;&#x30E0;&#x3001;&#x4E9C;&#x925B;&#x3001;&#x30A4;&#x30F3;&#x30BF;&#x30FC;&#x30ED;&#x30A4;&#x30AD;&#x30F3; 17&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x30A2;&#x30EB;&#x30D6;&#x30DF;&#x30F3;) &#x5E83;&#x544A;&#x306E;&#x6E1B;&#x5C11;&#x304C;&#x78BA;&#x8A8D;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x30AF;&#x30ED;&#x30B9;&#x691C;&#x8A3C;&#x306E;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x7279;&#x7570;&#x6027;&#x3001;&#x611F;&#x5EA6;&#x53CA;&#x3073; 93% (3.0) &#x306E; 85% (3.0%) &#x306E;&#x5E73;&#x5747;&#x5024; (SD) &#x306B;&#x9054;&#x3057;&#x305F; AIBL &#x30B3;&#x30DB;&#x30FC;&#x30C8;&#x304B;&#x3089; roc &#x7279;&#x6027;&#x66F2;&#x7DDA;&#x4E0B;&#x9762;&#x7A4D;&#x3092;&#x6E2C;&#x5B9A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;ADNI &#x30B3;&#x30DB;&#x30FC;&#x30C8;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066; 2 &#x756A;&#x76EE;&#x306E;&#x691C;&#x8A3C;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x30E1;&#x30B8;&#x30E3;&#x30FC; 80% (3.0%) &#x306E;&#x611F;&#x5EA6;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x7279;&#x7570;&#x6027;&#x3068; roc &#x7279;&#x6027;&#x66F2;&#x7DDA;&#x4E0B;&#x9762;&#x7A4D;&#x3092; 85% (3.0) &#x3092;&#x9054;&#x6210;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x7D50;&#x8AD6;&#x306F;&#x3001;&#x3053;&#x306E;&#x8ABF;&#x67FB;&#x30D1;&#x30CD;&#x30EB;&#x500B;&#x4EBA;&#x5E83;&#x544A;&#x3068;&#x8A8D;&#x77E5;&#x5065;&#x5EB7;&#x306A;&#x5BFE;&#x7167;&#x88AB;&#x9A13;&#x8005;&#x304B;&#x3089;&#x9AD8;&#x3044;&#x611F;&#x5EA6;&#x3068;&#x7279;&#x7570;&#x6027;&#x3092;&#x533A;&#x5225;&#x3059;&#x308B;&#x30D7;&#x30E9;&#x30BA;&#x30DE;&#x306E;&#x30D0;&#x30A4;&#x30AA; &#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x306E;&#x8B58;&#x5225;&#x3002;&#x30AF;&#x30ED;&#x30B9;&#x691C;&#x8A3C; AIBL &#x30B3;&#x30DB;&#x30FC;&#x30C8;&#x5185;&#x3068;&#x3055;&#x3089;&#x306B;&#x691C;&#x8A3C; ADNI &#x30B3;&#x30DB;&#x30FC;&#x30C8;&#x5185;&#x8B58;&#x5225;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30D0;&#x30A4;&#x30AA; &#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x304C; AD &#x306E;&#x8A3A;&#x65AD;&#x306B;&#x91CD;&#x8981;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x5F37;&#x3044;&#x8A3C;&#x62E0;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x8840;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x304F;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x30D0;&#x30A4;&#x30AA; &#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x306E;&#x30A2;&#x30EB;&#x30C4;&#x30CF;&#x30A4;&#x30DE;&#x30FC;&#x75C5;&#x306E;&#x8A3A;&#x65AD;&#x3002;

Alzheimer&#xC758; &#xC9C8;&#xBCD1; (AD)&#xC758; &#xC9C4;&#xB2E8;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD50C;&#xB77C;&#xC988;&#xB9C8; &#xBC14;&#xC774;&#xC624; &#xB9C8;&#xCEE4;&#xC758; &#xC2DD;&#xBCC4;&#xC744; &#xBAA9;&#xD45C;. 151 &#xB2E4;&#xC911;&#xD654; &#xB41C; analytes&#xC758; &#xB514;&#xC790;&#xC778; &#xCD08;&#xAE30; &#xD50C;&#xB77C;&#xC988;&#xB9C8; &#xC2EC;&#xC0AC; &#xB300;&#xC0C1;&#xB41C; biomarker&#xC640; &#xC784;&#xC0C1; &#xBCD1;&#xB9AC;&#xD559; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC640; &#xACB0;&#xD569;. &#xB178;&#xD654;&#xC758; &#xC124;&#xC815;&#xC740; &#xC77C;&#xBC18; &#xCEE4;&#xBBA4;&#xB2C8;&#xD2F0;&#xC5D0; &#xAE30;&#xCD08;&#xB97C; &#xB454;, &#xC608;&#xBE44;, &#xACBD;&#xB3C4; &#xC5F0;&#xAD6C;. &#xCC38;&#xAC00;&#xC790; &#xB4E4;&#xC740; &#xCD1D; 754 &#xAC74;&#xAC15; &#xD55C; &#xAC1C;&#xC778;&#xC73C;&#xB85C; &#xC81C;&#xC5B4; &#xD558; &#xACE0; &#xD638;&#xC8FC; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; Biomarker &#xBC0F; &#xB77C;&#xC774;&#xD504; &#xC2A4;&#xD0C0;&#xC77C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAD11;&#xACE0;&#xC640; 207 &#xCC38;&#xAC00;&#xC790; Alzheimer &#xC9C8;&#xBCD1; Neuroimaging &#xC774;&#xB2C8;&#xC154;&#xD2F0;&#xBE0C; (ADNI) &#xCF54; &#xD638;&#xD2B8;&#xC5D0;&#xC11C; 58 &#xAC74;&#xAC15; &#xD55C; &#xCEE8;&#xD2B8;&#xB864;&#xC758; &#xC720;&#xD6A8;&#xC131;&#xC774; &#xAC80;&#xC0AC; &#xB41C; &#xD655;&#xC778; &#xB41C; &#xC0DD;&#xCCB4;&#xC640; (AIBL) &#xCF54; &#xD638;&#xD2B8; &#xBC0F; &#xAD11;&#xACE0;&#xC640; 112 &#xAC1C;&#xC778; &#xACF5;&#xBD80;. &#xD3EC;&#xD568;&#xB41C; &#xD45C;&#xC2DD; &#xD06C;&#xAC8C; &#xC99D;&#xAC00; (&#xCF54; &#xD2F0; &#xC194;, &#xCDCC; &#xC7A5; polypeptide, insulinlike &#xC131;&#xC7A5; &#xC778;&#xC790; &#xC758;&#xBB34;&#xC801;&#xC778; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; 2, &beta;2 microglobulin, &#xD608;&#xAD00; &#xC138;&#xD3EC; &#xC811;&#xCC29; &#xBD84;&#xC790; 1, carcinoembryonic antigen, &#xB9E4;&#xD2B8;&#xB9AD;&#xC2A4; metalloprotein 2, CD40, macrophage &#xC5FC;&#xC99D; &#xC131; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; 1&alpha;, superoxide dismutase, &#xADF8;&#xB9AC;&#xACE0; &#xD638;&#xBAA8; &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD14C;&#xC778;)&#xC640; AD (apolipoprotein E, &#xD45C; &#xD53C; &#xC131;&#xC7A5; &#xC778;&#xC790; &#xC218;&#xC6A9; &#xCCB4;, &#xD5E4;&#xBAA8;&#xAE00;&#xB85C;&#xBE48;, &#xCE7C;&#xC298;, &#xC544;&#xC5F0;, 17, &#xC778;&#xD130; &#xB8E8; &#xD0A8;&#xACFC; &#xC54C; &#xBD80; &#xBBFC;) &#xAC10;&#xC18C; &#xACB0;&#xACFC; A biomarker &#xD328;&#xB110; &#xD655;&#xC778; &#xB418;&#xC5C8;&#xB2E4;. &#xAD50;&#xCC28; &#xC720;&#xD6A8;&#xC131; &#xAC80;&#xC0AC; &#xC815;&#xD655;&#xB3C4; &#xC218;&#xC2E0;&#xAE30; &#xB3D9;&#xC791; &#xD2B9;&#xC131; &#xACE1;&#xC120; &#xC544;&#xB798;&#xC758; &#xC601;&#xC5ED;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xAC10;&#xB3C4; &#xBC0F; &#xD2B9;&#xC774;&#xC131; &#xBC0F; 93% (3.0) 85% (3.0%)&#xC758; &#xD3C9;&#xADE0; (SD)&#xC5D0; &#xB3C4;&#xB2EC; AIBL &#xCF54; &#xD638;&#xD2B8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xCE21;&#xC815; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. ADNI &#xCF54; &#xD638;&#xD2B8;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB450; &#xBC88;&#xC9F8; &#xC720;&#xD6A8;&#xC131; &#xAC80;&#xC0AC; &#xBBFC;&#xAC10;&#xB3C4; &#xD2B9;&#xC774;&#xC131; &#xBC0F; &#xC218;&#xC2E0;&#xAE30; &#xB3D9;&#xC791; &#xD2B9;&#xC131; &#xACE1;&#xC120; &#xC544;&#xB798;&#xC758; &#xC601;&#xC5ED;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; 85% (3.0)&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC815;&#xD655;&#xB3C4; &#xCE21;&#xC815;&#xAC12;&#xC744;&#xC758; 80% (3.0%)&#xB97C; &#xB2EC;&#xC131; &#xD588;&#xB2E4;. &#xC774; &#xC5F0;&#xAD6C; &#xACB0;&#xACFC; &#xD655;&#xC778; &#xB41C; &#xB192;&#xC740; &#xAC10;&#xB3C4; &#xBC0F; &#xD2B9;&#xC774;&#xC131; cognitively &#xAC74;&#xAC15; &#xC81C;&#xC5B4; &#xACFC;&#xBAA9;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAD11;&#xACE0;&#xC640; &#xAC1C;&#xC778;&#xC744; &#xAD6C;&#xBCC4; &#xD558;&#xB294; &#xD50C;&#xB77C;&#xC988;&#xB9C8; &#xBC14;&#xC774;&#xC624; &#xB9C8;&#xCEE4;&#xC758; &#xD328;&#xB110; &#xACB0;&#xB860;. AIBL &#xCF54; &#xD638;&#xD2B8; &#xB0B4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAD50;&#xCC28; &#xC720;&#xD6A8;&#xC131; &#xAC80;&#xC0AC; &#xBC0F; ADNI &#xCF54; &#xD638;&#xD2B8; &#xB0B4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xCD94;&#xAC00; &#xC720;&#xD6A8;&#xC131; &#xAC80;&#xC0AC; &#xD655;&#xC778; &#xB41C; &#xC0DD;&#xCCB4; &#xAD11;&#xACE0; &#xC9C4;&#xB2E8;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xD558;&#xB2E4;&#xB294; &#xAC15;&#xD55C; &#xC99D;&#xAC70;&#xB97C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD55C;&#xB2E4;.

Alzheimer &#xC9C8;&#xBCD1;&#xC758; &#xC9C4;&#xB2E8; &#xC704;&#xD55C; &#xD608;&#xC561;-&#xAE30;&#xBC18; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC0DD;&#xCCB4;.

OBJETIVO identificar biomarcadores de plasma para el diagn&oacute;stico de la enfermedad de Alzheimer (AD). Proyecci&oacute;n de plasma dise&ntilde;o base de analitos multiplexados 151 combinado con biomarcadores espec&iacute;ficos y datos de patolog&iacute;a cl&iacute;nica. AJUSTE General basada en la comunidad, prospectivo, longitudinal estudio del envejecimiento. Los participantes un total de 754 personas sanas que sirve como controla y 207 participantes con el anuncio de la australiana biomarcadores de imagen y estilo de vida estudian cohorte (AIBL) con biomarcadores identificados que fueron validados en 58 controles sanos y 112 individuos con enfermedad de Alzheimer de la cohorte de la iniciativa de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer (ADNI). RESULTADOS un biomarcador panel identific&oacute; que incluye marcadores significativamente mayor (cortisol, polip&eacute;ptido pancre&aacute;tico, prote&iacute;na 2 de factor de crecimiento insulinlike, &beta;2 microglobulina, mol&eacute;cula de adhesi&oacute;n celular vascular 1, ant&iacute;geno carcinoembrionario, matriz metalloprotein 2, CD40, prote&iacute;nas inflamatorias de macr&oacute;fago 1&alpha;, super&oacute;xido dismutasa y homociste&iacute;na) y disminuci&oacute;n (apolipoprote&iacute;na E, receptor del factor de crecimiento epid&eacute;rmico, hemoglobina, calcio, zinc, interleucina 17 y alb&uacute;mina) en AD. Precisi&oacute;n validada Cruz medidas de la cohorte AIBL alcanzada una media (SD) de 85% (3,0%) para la sensibilidad y la especificidad y el 93% (3.0) para el &aacute;rea bajo el receptor caracter&iacute;stico de la curva. Una segunda validaci&oacute;n usando a la cohorte ADNI logr&oacute; medidas de precisi&oacute;n del 80% (3,0%) para la sensibilidad y la especificidad y el 85% (3.0) para el &aacute;rea bajo el receptor caracter&iacute;stico de la curva. CONCLUSIONES que este estudio identific&oacute; un panel de biomarcadores de plasma que distinguir a individuos con el anuncio de temas cognitivamente sanos del control con alta sensibilidad y especificidad. Validaci&oacute;n cruzada dentro de la cohorte AIBL y posterior validaci&oacute;n dentro de la cohorte ADNI proporciona fuertes evidencias de que los biomarcadores identificados son importantes para el diagn&oacute;stico de AD.

Article	Year
Evaluation of color preference in zebrafish for learning and memory. Journal of Alzheimer's disease : JAD\| PubMed ID: 22008261	2012
Blood-Based Protein Biomarkers for Diagnosis of Alzheimer Disease. Archives of neurology\| PubMed ID: 22801742	2012

Alinda Mondal

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