Nesca, a novel neuronal adapter protein, links the molecular motor kinesin with the pre‐synaptic membrane protein, syntaxin‐1, in hippocampal neurons
Notice bibliographique
Résumé
Vesicular transport in neurons plays a vital role in neuronal function and survival. Nesca is a novel protein that we previously identified and herein describe its pattern of expression, subcellular localization and protein-protein interactions both in vitro and in vivo. Specifically, a large proportion of Nesca is in tight association with both actin and microtubule cytoskeletal proteins. Nesca binds to F-actin, microtubules, βIII and acetylated α-tubulin, but not neurofilaments or the actin-binding protein drebrin, in in vitro-binding assays. Nesca co-immunoprecipitates with kinesin heavy chain (KIF5B) and kinesin light-chain motors as well as with the synaptic membrane precursor protein, syntaxin-1, and is a constituent of the post-synaptic density. Moreover, in vitro-binding assays indicate that Nesca directly binds KIF5B, kinesin light-chain and syntaxin-1. In contrast, Nesca does not co-immunoprecipitate with the kinesin motors KIF1B, KIF3A nor does it bind syntaxin-4 or the synaptosome-associated protein 25 kDa (SNAP-25) in vitro. Nesca expression in neurons is highly punctuate, co-stains with syntaxin-1, and is found in fractions containing markers of early endosomes and Golgi suggesting that it is involved in vesicular transport. Collectively, these data suggest that Nesca functions as an adapter involved in neuronal vesicular transport including vesicles containing soluble N-ethylmaleimide sensitive factor attachment protein receptors that are essential to exocytosis.
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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 ».