β-Pix Modulates Actin-Mediated Recruitment of Synaptic Vesicles to Synapses
Notice bibliographique
Résumé
Presynaptic compartments are formed through the recruitment of preassembled clusters of proteins to points of cell-cell contact, however, the molecular mechanism(s) underlying this process remains unclear. We demonstrate that clusters of polymerized actin can recruit and maintain synaptic vesicles to discrete sites along the axon, and that cadherin/β-catenin/scribble/β-pix complexes play an important role in this event. Previous work has demonstrated that β-catenin and scribble are important for the clustering of vesicles at synapses. We demonstrate that β-pix, a Rac/Cdc42 guanine nucleotide exchange factor (GEF), forms a complex with cadherin, β-catenin, and scribble at synapses and enhances localized actin polymerization in rat hippocampal neurons. In cells expressing β-pix siRNA or dominant-negative β-pix that lacks its GEF activity, actin polymerization at synapses is dramatically reduced, and synaptic vesicle localization is disrupted. This β-pix phenotype can be rescued by cortactin overexpression, suggesting that β-pix-mediated actin polymerization at synapses regulates vesicle localization.
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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 | 0,000 |
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 ».