Real‐time imaging reveals defects of fast axonal transport induced by disorganization of intermediate filaments
Notice bibliographique
Résumé
Intermediate filament (IF) abnormalities frequently appear in neurodegenerative disorders, but how they may contribute to neuronal dysfunction remains unclear. Here, we examined the effects of IF disorganization on the fast axonal transport using time-lapse microscopy. We studied the axonal transport of mitochondria and lysosomes in cultured primary dorsal root ganglion (DRG) neurons derived from mice deficient for neurofilament light (NFL(-/-)), mice overexpressing peripherin (Per), and mice double transgenic Per;NFL(-/-). Unexpectedly, a net retrograde transport of mitochondria was detected in Per;NFL(-/-) neurons, opposite to the net anterograde transport of these organelles observed in wild-type (Wt), NFL(-/-), and Per neurons. A detailed analysis of the kinetic properties of mitochondrial movements revealed an increased frequency of retrograde movements and an increase of their velocity in Per;NFL(-/-) neurons compared to Wt, NFL(-/-), and Per neurons. We also noticed that the depletion of axonal neurofilaments (NFs) in NFL(-/-) and Per;NFL(-/-) neurons induced longer and more persistent movements of mitochondria and lysosomes in both directions, which suggests that the NF network hampers the traffic of these organelles. The finding that an up-regulation of peripherin in context of NFL deficiency can provoke a net retrograde transport of mitochondria is a phenomenon that may contribute to pathogenic changes in some neurodegenerative disorders with IF protein accumulations.
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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 ».