GluA1 Phosphorylation Contributes to Postsynaptic Amplification of Neuropathic Pain in the Insular Cortex
Notice bibliographique
Résumé
Long-term potentiation of glutamatergic transmission has been observed after physiological learning or pathological injuries in different brain regions, including the spinal cord, hippocampus, amygdala, and cortices. The insular cortex is a key cortical region that plays important roles in aversive learning and neuropathic pain. However, little is known about whether excitatory transmission in the insular cortex undergoes plastic changes after peripheral nerve injury. Here, we found that peripheral nerve ligation triggered the enhancement of AMPA receptor (AMPAR)-mediated excitatory synaptic transmission in the insular cortex. The synaptic GluA1 subunit of AMPAR, but not the GluA2/3 subunit, was increased after nerve ligation. Genetic knock-in mice lacking phosphorylation of the Ser845 site, but not that of the Ser831 site, blocked the enhancement of the synaptic GluA1 subunit, indicating that GluA1 phosphorylation at the Ser845 site by protein kinase A (PKA) was critical for this upregulation after nerve injury. Furthermore, A-kinase anchoring protein 79/150 (AKAP79/150) and PKA were translocated to the synapses after nerve injury. Genetic deletion of adenylyl cyclase subtype 1 (AC1) prevented the translocation of AKAP79/150 and PKA, as well as the upregulation of synaptic GluA1-containing AMPARs. Pharmacological inhibition of calcium-permeable AMPAR function in the insular cortex reduced behavioral sensitization caused by nerve injury. Our results suggest that the expression of AMPARs is enhanced in the insular cortex after nerve injury by a pathway involving AC1, AKAP79/150, and PKA, and such enhancement may at least in part contribute to behavioral sensitization together with other cortical regions, such as the anterior cingulate and the prefrontal cortices.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».