Post-Training Dephosphorylation of eEF-2 Promotes Protein Synthesis for Memory Consolidation
Notice bibliographique
Résumé
Memory consolidation, which converts acquired information into long-term storage, is new protein synthesis-dependent. As protein synthesis is a dynamic process that is under the control of multiple translational mechanisms, however, it is still elusive how these mechanisms are recruited in response to learning for memory consolidation. Here we found that eukaryotic elongation factor-2 (eEF-2) was dramatically dephosphorylated within 0.5-2 hr in the hippocampus and amygdala of mice following training in a fear-conditioning test, whereas genome-wide microarrays did not reveal any significant change in the expression level of the mRNAs for translational machineries or their related molecules. Moreover, blockade of NMDA receptors with MK-801 immediately following the training significantly impeded both the post-training eEF-2 dephosphorylation and memory retention. Notably, with an elegant sophisticated transgenic strategy, we demonstrated that hippocampus-specific overexpression of eEF-2 kinase, a kinase that specifically phosphorylates and hence inactivates eEF-2, significantly inhibited protein synthesis in the hippocampus, and this effects was more robust during an "ongoing" protein synthesis process. As a result, late phase long-term potentiation (L-LTP) in the hippocampus and long-term hippocampus-dependent memory in the mice were significantly impaired, whereas short-term memory and long-term hippocampus-independent memory remained intact. These results reveal a novel translational underpinning for protein synthesis pertinent to memory consolidation in the mammalian brain.
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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 | 0,000 |
| 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 ».