α7nAchR/NMDAR coupling affects NMDAR function and object recognition
Notice bibliographique
Résumé
The α7 nicotinic acetylcholine receptor (nAchR) and NMDA glutamate receptor (NMDAR) are both ligand-gated ion channels permeable to Ca2+ and Na+. Previous studies have demonstrated functional modulation of NMDARs by nAchRs, although the molecular mechanism remains largely unknown. We have previously reported that α7nAchR forms a protein complex with the NMDAR through a protein-protein interaction. We also developed an interfering peptide that is able to disrupt the α7nAchR-NMDAR complex and blocks cue-induced reinstatement of nicotine-seeking in rat models of relapse. In the present study, we investigated whether the α7nAchR-NMDAR interaction is responsible for the functional modulation of NMDAR by α7nAchR using both electrophysiological and behavioral tests. We have found that activation of α7nAchR upregulates NMDAR-mediated whole cell currents and LTP of mEPSC in cultured hippocampal neurons, which can be abolished by the interfering peptide that disrupts the α7nAchR-NMDAR interaction. Moreover, administration of the interfering peptide in mice impairs novel object recognition but not Morris water maze performance. Our results suggest that α7nAchR/NMDAR coupling may selectively affect some aspects of learning and memory.
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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 | 0,001 |
| 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 ».