Contribution of Kv1.2 Voltage-gated Potassium Channel to D2 Autoreceptor Regulation of Axonal Dopamine Overflow
Notice bibliographique
Résumé
Impairments in axonal dopamine release are associated with neurological disorders such as schizophrenia and attention deficit hyperactivity disorder and pathophysiological conditions promoting drug abuse and obesity. The D2 dopamine autoreceptor (D2-AR) exerts tight regulatory control of axonal dopamine (DA) release through a mechanism suggested to involve K(+) channels. To evaluate the contribution of Kv1 voltage-gated potassium channels of the Shaker gene family to the regulation of axonal DA release by the D2-AR, the present study employed expression analyses, real time measurements of striatal DA overflow, K(+) current measurements and immunoprecipitation assays. Kv1.1, -1.2, -1.3, and -1.6 mRNA and protein were detected in midbrain DA neurons purified by fluorescence-activated cell sorting and in primary DA neuron cultures. In addition, Kv1.1, -1.2, and -1.6 were localized to DA axonal processes in the dorsal striatum. By means of fast scan cyclic voltammetry in striatal slice preparations, we found that the inhibition of stimulation-evoked DA overflow by a D2 agonist was attenuated by Kv1.1, -1.2, and -1.6 toxin blockers. A particular role for the Kv1.2 subunit in the process whereby axonal D2-AR inhibits DA overflow was established with the use of a selective Kv1.2 blocker and Kv1.2 knock-out mice. Moreover, we demonstrate the ability of D2-AR activation to increase Kv1.2 currents in co-transfected cells and its reliance on Gβγ subunit signaling along with the physical coupling of D2-AR and Kv1.2-containing channels in striatal tissue. These findings underline the contribution of Kv1.2 in the regulation of nigrostriatal DA release by the D2-AR and thereby offer a novel mechanism by which DA release is regulated.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».