Connexin Composition in Apposed Gap Junction Hemiplaques Revealed by Matched Double-Replica Freeze-Fracture Replica Immunogold Labeling
Notice bibliographique
Résumé
Despite the combination of light-microscopic immunocytochemistry, histochemical mRNA detection techniques and protein reporter systems, progress in identifying the protein composition of neuronal versus glial gap junctions, determination of the differential localization of their constituent connexin proteins in two apposing membranes and understanding human neurological diseases caused by connexin mutations has been problematic due to ambiguities introduced in the cellular and subcellular assignment of connexins. Misassignments occurred primarily because membranes and their constituent proteins are below the limit of resolution of light microscopic imaging techniques. Currently, only serial thin-section transmission electron microscopy and freeze-fracture replica immunogold labeling have sufficient resolution to assign connexin proteins to either or both sides of gap junction plaques. However, freeze-fracture replica immunogold labeling has been limited because conventional freeze fracturing allows retrieval of only one of the two membrane fracture faces within a gap junction, making it difficult to identify connexin coupling partners in hemiplaques removed by fracturing. We now summarize progress in ascertaining the connexin composition of two coupled hemiplaques using matched double-replicas that are labeled simultaneously for multiple connexins. This approach allows unambiguous identification of connexins and determination of the membrane "sidedness" and the identities of connexin coupling partners in homotypic and heterotypic gap junctions of vertebrate neurons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».