Neto2 Interacts with the Scaffolding Protein GRIP and Regulates Synaptic Abundance of Kainate Receptors
Notice bibliographique
Résumé
Kainate receptors (KARs) are a class of ionotropic glutamate receptors that are expressed throughout the central nervous system. The function and subcellular localization of KARs are tightly regulated by accessory proteins. We have previously identified the single-pass transmembrane proteins, Neto1 and Neto2, to be associated with native KARs. In the hippocampus, Neto1, but not Neto2, controls the abundance and modulates the kinetics of postsynaptic KARs. Here we evaluated whether Neto2 regulates synaptic KAR levels in the cerebellum where Neto1 expression is limited to the deep cerebellar nuclei. In the cerebellum, where Neto2 is present abundantly, we found a ~40% decrease in GluK2-KARs at the postsynaptic density (PSD) of Neto2-null mice. No change, however, was observed in total level of GluK2-KARs, thereby suggesting a critical role of Neto2 on the synaptic localization of cerebellar KARs. The presence of a putative class II PDZ binding motif on Neto2 led us to also investigate whether it interacts with PDZ domain-containing proteins previously implicated in regulating synaptic abundance of KARs. We identified a PDZ-dependent interaction between Neto2 and the scaffolding protein GRIP. Furthermore, coexpression of Neto2 significantly increased the amount of GRIP associated with GluK2, suggesting that Neto2 may promote and/or stabilize GluK2:GRIP interactions. Our results demonstrate that Neto2, like Neto1, is an important auxiliary protein for modulating the synaptic levels of KARs. Moreover, we propose that the interactions of Neto1/2 with various scaffolding proteins is a critical mechanism by which KARs are stabilized at diverse synapses.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».