Regulating Set-β's Subcellular Localization Toggles Its Function between Inhibiting and Promoting Axon Growth and Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
The failure of the CNS neurons to regenerate axons after injury or stroke is a major clinical problem. Transcriptional regulators like Set-β are well positioned to regulate intrinsic axon regeneration capacity, which declines developmentally in maturing CNS neurons. Set-β also functions at cellular membranes and its subcellular localization is disrupted in Alzheimer's disease, but many of its biological mechanisms have not been explored in neurons. We found that Set-β was upregulated postnatally in CNS neurons, and was primarily localized to the nucleus but was also detected in the cytoplasm and adjacent to the plasma membrane. Remarkably, nuclear Set-β suppressed, whereas Set-β localized to cytoplasmic membranes promoted neurite growth in rodent retinal ganglion cells and hippocampal neurons. Mimicking serine 9 phosphorylation, as found in Alzheimer's disease brains, delayed nuclear import and furthermore blocked the ability of nuclear Set-β to suppress neurite growth. We also present data on gene regulation and protein binding partner recruitment by Set-β in primary neurons, raising the hypothesis that nuclear Set-β may preferentially regulate gene expression whereas Set-β at cytoplasmic membranes may regulate unique cofactors, including PP2A, which we show also regulates axon growth in vitro. Finally, increasing recruitment of Set-β to cellular membranes promoted adult rat optic nerve axon regeneration after injury in vivo. Thus, Set-β differentially regulates axon growth and regeneration depending on subcellular localization and phosphorylation.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».