Functional and immunocytochemical characterization of D‐serine transporters in cortical neuron and astrocyte cultures
Notice bibliographique
Résumé
D-serine is an endogenous coagonist of N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptors that plays an important role in synaptic function, neuronal development, and excitotoxicity. Mechanisms of D-serine transport are important in regulation of extracellular D-serine concentration and therefore of these critical processes. D-serine can be transported with low affinity through the Na(+)-dependent amino acid transporter termed ASCT2, whereas high-affinity D-serine uptake has been reported through the Na(+)-independent transporter termed asc-1. We investigated immunoreactivity for ASCT2 and asc-1 and D-serine transport kinetics in cultured cortical neurons and astrocytes to gain insight into how D-serine transporters regulate CNS D-serine levels. Both neurons and astrocytes exhibited low-affinity Na(+)-dependent D-serine uptake (K(T) > 1 mM) with broad substrate selectivity that was consistent with uptake through ASCT2. Both neurons and astrocytes also stained positively for ASCT2 in immunocytochemistry studies. Neurons but not astrocytes stained positively for the high-affinity D-serine transporter asc-1, but no evidence of functional asc-1 could be detected in neurons with conditions that produced such activity in cortical synaptosomes. These data support ASCT2 function in both neuron and astrocyte cultures and identify a discrepancy between observed asc-1 immunoreactivity and lack of functional asc-1 activity in neuron cultures. Together these findings further our knowledge of the processes that govern D-serine regulation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».