Characterization of presynaptic septin complexes in mammalian hippocampal neurons
Notice bibliographique
Résumé
Septins are GTPases that form heteromeric complexes and are linked to neurological disorders. Although several septin subcomplexes have been reported in various mammalian tissues, the cellular and subcellular distribution of these complexes is largely unexplored. Using antibodies against ten mammalian septins, we show that septins diverge with respect to their tissue distribution implying that septin complexes in various tissues have unique composition. Although all ten septins examined were expressed in brain tissue, we describe septin complex(es) including SEPT3, SEPT5, SEPT6, SEPT7 and SEPT11 that could be functional within the presynapse because, unlike other septins they: (1) showed an increase in expression from embryonic day 15 to post-natal day 70, (2) were abundantly expressed in axons and growth cones of developing hippocampal neurons, (3) were found in presynaptic terminals of mature synapses, (4) were enriched in a preparation of synaptic vesicles and (5) immunoprecipitated together from brain tissue and cultured nerve cells. Knockdown of SEPT5 or SEPT7 in developing hippocampal neurons impaired axon growth. Because septins are functionally linked to the cytoskeleton and vesicle traffic, presynaptic neuronal septin complexes could be important for ensuring proper axon development and neurotransmitter release.
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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 | 0,001 | 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 ».