Polarized Targeting of Peripheral Membrane Proteins in Neurons
Notice bibliographique
Résumé
Differential targeting of neuronal proteins to axons and dendrites is essential for directional information flow within the brain, however, little is known about this protein-sorting process. Here, we investigate polarized targeting of lipid-anchored peripheral membrane proteins, postsynaptic density-95 (PSD-95) and growth-associated protein-43 (GAP-43). Whereas the N-terminal palmitoylated motif of PSD-95 is necessary but not sufficient for sorting to dendrites, the palmitoylation motif of GAP-43 is sufficient for axonal targeting and can redirect a PSD-95 chimera to axons. Systematic mutagenesis of the GAP-43 and PSD-95 palmitoylation motifs indicates that the spacing of the palmitoylated cysteines and the presence of nearby basic amino acids determine polarized targeting by these two motifs. Similarly, the axonal protein paralemmin contains a C-terminal palmitoylated domain, which resembles that of GAP-43 and also mediates axonal targeting. These axonally targeted palmitoylation motifs also mediate targeting to detergent-insoluble glycolipid-enriched complexes in heterologous cells, suggesting a possible role for specialized lipid domains in axonal sorting of peripheral membrane proteins.
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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 ».