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Enregistrement W2006986870 · doi:10.1371/journal.pone.0017087

The Myosin Va Head Domain Binds to the Neurofilament-L Rod and Modulates Endoplasmic Reticulum (ER) Content and Distribution within Axons

2011· article· en· W2006986870 sur OpenAlexaff
Mala V. Rao, Panaiyur S. Mohan, Asok Kumar, Aidong Yuan, Lee Montagna, Jabbar Campbell, Veeranna, Enilza Maria Espreáfico, J.P. Julien, Ralph A. Nixon

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSkin and Cellular Biology Research
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésEndoplasmic reticulumOrganelleAxonCell biologyMyosinProtein subunitNeurofilamentBiologyAxoplasmic transportBiophysicsChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The neurofilament light subunit (NF-L) binds to myosin Va (Myo Va) in neurons but the sites of interaction and functional significance are not clear. We show by deletion analysis that motor domain of Myo Va binds to the NF-L rod domain that forms the NF backbone. Loss of NF-L and Myo Va binding from axons significantly reduces the axonal content of ER, and redistributes ER to the periphery of axon. Our data are consistent with a novel function for NFs as a scaffold in axons for maintaining the content and proper distribution of vesicular organelles, mediated in part by Myo Va. Based on observations that the Myo Va motor domain binds to intermediate filament (IF) proteins of several classes, Myo Va interactions with IFs may serve similar roles in organizing organelle topography in different cell types.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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