Overexpression of the cell adhesion protein neuroligin‐1 induces learning deficits and impairs synaptic plasticity by altering the ratio of excitation to inhibition in the hippocampus
Notice bibliographique
Résumé
Trans-synaptic cell-adhesion molecules have been implicated in regulating CNS synaptogenesis. Among these, the Neuroligin (NL) family (NLs 1-4) of postsynaptic adhesion proteins has been shown to promote the development and specification of excitatory versus inhibitory synapses. NLs form a heterophilic complex with the presynaptic transmembrane protein Neurexin (NRX). A differential association of NLs with postsynaptic scaffolding proteins and NRX isoforms has been suggested to regulate the ratio of excitatory to inhibitory synapses (E/I ratio). Using transgenic mice, we have tested this hypothesis by overexpressing NL1 in vivo to determine whether the relative levels of these cell adhesion molecules may influence synapse maturation, long-term potentiation (LTP), and/or learning. We found that NL1-overexpressing mice show significant deficits in memory acquisition, but not in memory retrieval. Golgi and electron microscopy analysis revealed changes in synapse morphology indicative of increased maturation of excitatory synapses. In parallel, electrophysiological examination indicated a shift in the synaptic activity toward increased excitation as well as impairment in LTP induction. Our results demonstrate that altered balance in the expression of molecules necessary for synapse specification and development (such as NL1) can lead to defects in memory formation and synaptic plasticity and outline the importance of rigidly controlled synaptic maturation processes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».