Myosin-Va-interacting protein, RILPL2, controls cell shape and neuronal morphogenesis via Rac signaling
Notice bibliographique
Résumé
Neuronal morphology plays an essential role in neuronal function. The establishment and maintenance of neuronal morphology is intimately linked to the actin cytoskeleton; however, the molecular mechanisms that regulate changes in neuronal morphology are poorly understood. Here we identify a novel myosin-Va (MyoVa)-interacting protein, RILPL2, which regulates cellular morphology. Overexpression of this protein in young or mature hippocampal neurons results in an increase in the number of spine-like protrusions. By contrast, knockdown of endogenous RILPL2 in neurons by short hairpin RNA (shRNA) interference results in reduced spine-like protrusions, a phenotype rescued by overexpression of an shRNA-insensitive RILPL2 mutant, suggesting a role for RILPL2 in both the establishment and maintenance of dendritic spines. Interestingly, we demonstrate that RILPL2 and the Rho GTPase Rac1 form a complex, and that RILPL2 is able to induce activation of Rac1 and its target, p21-activated kinase (Pak). Notably, both RILPL2-mediated morphological changes and activation of Rac1-Pak signaling were blocked by expression of a truncated tail form of MyoVa or MyoVa shRNA, demonstrating that MyoVa is crucial for proper RILPL2 function. This might represent a novel mechanism linking RILPL2, the motor protein MyoVa and Rac1 with neuronal structure and function.
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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 ».