Regulation of Tyrosine Phosphatase STEP61 by Protein Kinase A during Motor Skill Learning in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Recently, striatal-enriched protein tyrosine phosphatase (STEP) and its upstream regulator protein kinase A (PKA) have been suspected to play a role in the intracellular mechanisms of fear conditioning and spatial memory. However, whether they contribute to the learning and memory of motor skills is totally unknown. In this study, we have investigated the role of STEP and PKA activities during motor skill learning associated with the accelerating rotarod task. We observed that learning the rotarod task differentially modulated the levels of phosphorylated STEP61 at serine 221, a site directly regulated by PKA, in the hippocampus, motor cortex and striatum. In a second set of experiments, we have pharmacologically inhibited PKA by the injection of Rp-cAMPS directly into the dorsal striatum of mice before rotarod trainings. PKA phosphorylation of STEP prevents the dephosphorylation of STEP substrates, whereas inhibition of PKA promotes STEP activity. Striatal PKA inhibitions dose-dependently impaired mice performances on the accelerating rotarod task. General motor abilities testing revealed an intact motor control in mice treated with 5 and 20 µg of Rp-cAMPS, but not at the highest dose of 40 µg. This suggested that motor learning was selectively affected by PKA inhibition at lower doses. Most notably, striatal inhibition of PKA reduced the levels of phosphorylated STEP61 at serine 221. Our data support that inactivation of STEP61 by the PKA activity is part of the molecular process associated with motor skill learning.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».