Conditional NF-L Transgene Expression in Mice for<i>In Vivo</i>Analysis of Turnover and Transport Rate of Neurofilaments
Notice bibliographique
Résumé
We generated mice with doxycycline control of a human neurofilament light (NF-L) transgene in the context of the absence (tTA;hNF-L;NF-L(-/-)) or presence (tTA;hNF-L;NF-L(+/-)) of endogenous mouse NF-L proteins. Doxycycline treatment caused the rapid disappearance of human NF-L (hNF-L) mRNA in tTA;hNF-L mice, but the hNF-L proteins remained with a half-life of 3 weeks in the brain. In the sciatic nerve, the disappearance of hNF-L proteins after doxycycline treatment occurred in synchrony along the sciatic nerve, suggesting a proteolysis of NF proteins along the entire axon. The presence of permanent NF network in tTA;hNF-L;NF-L(+/-) mice further stabilized and extended longevity of hNF-L proteins by several months. Surprisingly, after cessation of doxycycline treatment, there was no evidence of leading front of newly synthesized hNF-L proteins migrating into sciatic nerve axons devoid of NF structures. The hNF-L proteins detected at weekly intervals reappeared and accumulated in synchrony at similar rate along nerve segments, a phenomenon consistent with a fast hNF-L transport into axons. We estimated the hNF-L transport rate to be of approximately 10 mm/d in axons devoid of NF structures based on the use of an adenovirus encoding tet-responsive transcriptional activator to transactivate the hNF-L transgene in hypoglossal motor neurons. These results provide in vivo evidence that the stationary NF network in axons is a key determinant of half-life and transport rate of NF proteins.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».