Presenilin 1 Mutations Activate γ42-Secretase but Reciprocally Inhibit ε-Secretase Cleavage of Amyloid Precursor Protein (APP) and S3-Cleavage of Notch
Notice bibliographique
Résumé
The presenilin 1 (PS1) and presenilin 2 (PS2) proteins are necessary for proteolytic cleavage of the amyloid precursor protein (APP) within its transmembrane domain. One of these cleavage events (termed gamma-secretase) generates the C-terminal end of the Abeta-peptide by proteolysis near residue 710 or 712 of APP(770). Another event (termed gamma-like or epsilon-secretase cleavage) cleaves near residue 721 at approximately 2-5 residues inside the cytoplasmic membrane boundary to generate a series of stable, C-terminal APP fragments. This latter cleavage is analogous to S3-cleavage of Notch. We report here that specific mutations in the N terminus, loop, or C terminus of PS1 all increase the production of Abeta(42) but cause inhibition of both epsilon-secretase cleavage of APP and S3-cleavage of Notch. These data support the hypothesis that epsilon-cleavage of APP and S3-cleavage of Notch are similar events. They also argue that, although both the gamma-site and the epsilon-site cleavage of APP are presenilin-dependent, they are likely to be independent catalytic events.
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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 | 0,000 |
| 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 ».