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 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 | 0,001 | 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 ».