In Vivo Composition of NMDA Receptor Signaling Complexes Differs between Membrane Subdomains and Is Modulated by PSD-95 And PSD-93
Notice bibliographique
Résumé
Lipid rafts are dynamic membrane microdomains enriched in cholesterol and sphingolipids involved in the compartmentalization of signaling pathways, trafficking and sorting of proteins. At synapses, the glutamatergic NMDA receptor and its cytoplasmic scaffold protein PSD-95 move between postsynaptic density (PSD) and rafts following learning or ischemia. However it is not known whether the signaling complexes formed by these proteins are different in rafts nor the molecular mechanisms that govern their localization. To examine these issues in vivo we used mice carrying genetically encoded tags for purification of protein complexes and specific mutations in NMDA receptors, PSD-95 and other postsynaptic scaffold proteins. Isolation of PSD-95 complexes from mice carrying tandem affinity purification tags showed differential composition in lipid rafts, postsynaptic density and detergent-soluble fractions. Raft PSD-95 complexes showed less CaMKIIalpha and SynGAP and enrichment in Src and Arc/Arg3.1 compared with PSD complexes. Mice carrying knock-outs of PSD-95 or PSD-93 show a key role for PSD-95 in localizing NR2A-containing NMDA receptor complexes to rafts. Deletion of the NR2A C terminus or the C-terminal valine residue of NR2B, which prevents all PDZ interactions, reduced the NR1 association with rafts. Interestingly, the deletion of the NR2B valine residue increased the total amount of lipid rafts. These data show critical roles for scaffold proteins and their interactions with NMDA receptor subunits in organizing the differential expression in rafts and postsynaptic densities of synaptic signaling complexes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».