Dystroglycan and Kir4.1 coclustering in retinal Müller glia is regulated by laminin‐1 and requires the PDZ‐ligand domain of Kir4.1
Notice bibliographique
Résumé
Inwardly rectifying potassium (Kir) channels in Müller glia play a critical role in the spatial buffering of potassium ions that accumulate during retinal activity. To this end, Kir channels show a polarized subcellular distribution with the predominant channel subunit in Müller glia, Kir4.1, clustered in the endfeet of these cells at the inner limiting membrane. However, the molecular mechanisms underlying their distribution have yet to be identified. Here, we show that laminin, agrin and alpha-dystroglycan (DG) codistribute with Kir4.1 at the inner limiting membrane in the retina and that laminin-1 induces the clustering of alpha-DG, syntrophin and Kir4.1 in Müller cell cultures. In addition, we found that alpha-DG clusters were enriched for agrin and sought to investigate the role of agrin in their formation using recombinant C-agrins. Both C-agrin 4,8 and C-agrin 0,0 failed to induce alpha-DG clustering and neither of them potentiated the alpha-DG clustering induced by laminin-1. Finally, our data reveal that deletion of the PDZ-ligand domain of Kir4.1 prevents their laminin-induced clustering. These findings indicate that both laminin-1 and alpha-DG are involved in the distribution of Kir4.1 to specific Müller cell membrane domains and that this process occurs via a PDZ-domain-mediated interaction. Thus, in the basal lamina laminin is an essential regulator involved in clearing excess potassium released during neuronal activity, thereby contributing to the maintenance of normal synaptic transmission in the retina.
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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 ».