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Enregistrement W2022963868 · doi:10.1074/jbc.m413812200

Neuroligins Mediate Excitatory and Inhibitory Synapse Formation

2005· article· en· W2022963868 sur OpenAlexaff
Joshua N. Levinson, Nadège Chéry, Kun Huang, Tak Pan Wong, Kimberly Gerrow, Rujun Kang, Oliver Prange, Yu Tian Wang, Alaa El‐Husseini

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcitatory postsynaptic potentialInhibitory postsynaptic potentialNeuroliginExcitatory synapsePostsynaptic potentialNeuroscienceBiologySynapseNeurexinChemistryBiochemistryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The balance between excitatory and inhibitory synapses is a tightly regulated process that requires differential recruitment of proteins that dictate the specificity of newly formed contacts. However, factors that control this process remain unidentified. Here we show that members of the neuroligin (NLG) family, including NLG1, NLG2, and NLG3, drive the formation of both excitatory and inhibitory presynaptic contacts. The enrichment of endogenous NLG1 at excitatory contacts and NLG2 at inhibitory synapses supports an important in vivo role for these proteins in the development of both types of contacts. Immunocytochemical and electrophysiological analysis showed that the effects on excitatory and inhibitory synapses can be blocked by treatment with a fusion protein containing the extracellular domain of neurexin-1beta. We also found that overexpression of PSD-95, a postsynaptic binding partner of NLGs, resulted in a shift in the distribution of NLG2 from inhibitory to excitatory synapses. These findings reveal a critical role for NLGs and their synaptic partners in controlling the number of inhibitory and excitatory synapses. Furthermore, relative levels of PSD-95 alter the ratio of excitatory to inhibitory synaptic contacts by sequestering members of the NLG family to excitatory synapses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations276
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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