Induction of GABAergic Postsynaptic Differentiation by α-Neurexins
Notice bibliographique
Résumé
Beta-neurexin and neuroligin cell adhesion molecules contribute to synapse development in the brain. The longer alpha-neurexins function at both glutamate and gamma-aminobutyric acid (GABA) synapses in coupling to presynaptic calcium channels. Binding of alpha-neurexins to neuroligins was recently reported, but the role of the alpha-neurexins in synapse development has not been well studied. Here we report that in COS cell neuron coculture assays, all three alpha-neurexins induce clustering of the GABAergic postsynaptic scaffolding protein gephyrin and neuroligin 2 but not of the glutamatergic postsynaptic scaffolding protein PSD-95 or neuroligin 1/3/4. alpha-Neurexins also induce clustering of the GABA(A) receptor gamma2 subunit. This synapse promoting activity of alpha-neurexins is mediated by the sixth LNS (laminin neurexin sex hormone-binding protein) domain and negatively modulated by upstream sequences. Although inserts at splice site 4 (S4) in beta-neurexins promote greater clustering activity for GABA than glutamate proteins in coculture assay, alpha-neurexin-specific sequences confer complete specificity for GABA proteins. We further report a developmental increase in the ratio of -S4 to +S4 forms of neurexins correlating with an increase in glutamate relative to GABA synaptogenesis and activity regulation of splicing at S4. Thus, +S4 beta-neurexins and, even more selectively, alpha-neurexins may be mediators of GABAergic synaptic protein recruitment and stabilization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 ».