Long-term potentiation decay and memory loss are mediated by AMPAR endocytosis
Notice bibliographique
Résumé
Long-term potentiation (LTP) of synaptic strength between hippocampal neurons is associated with learning and memory, and LTP dysfunction is thought to underlie memory loss. LTP can be temporally and mechanistically classified into decaying (early-phase) LTP and nondecaying (late-phase) LTP. While the nondecaying nature of LTP is thought to depend on protein synthesis and contribute to memory maintenance, little is known about the mechanisms and roles of decaying LTP. Here, we demonstrated that inhibiting endocytosis of postsynaptic α-amino-3-hydroxy-5-methyl-isoxazole-4-propionic acid receptors (AMPARs) prevents LTP decay, thereby converting it into nondecaying LTP. Conversely, restoration of AMPAR endocytosis by inhibiting protein kinase Mζ (PKMζ) converted nondecaying LTP into decaying LTP. Similarly, inhibition of AMPAR endocytosis prolonged memory retention in normal animals and reduced memory loss in a murine model of Alzheimer's disease. These results strongly suggest that an active process that involves AMPAR endocytosis mediates the decay of LTP and that inhibition of this process can prolong the longevity of LTP as well as memory under both physiological and pathological conditions.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».