Syntaxin 1A Co‐Associates with Native Rat Brain and Cloned Large Conductance, Calcium‐Activated Potassium Channels <i>in situ</i>
Notice bibliographique
Résumé
Large conductance, calcium-activated potassium channels (BKCa channels) are regulated by several distinct mechanisms, including phosphorylation/dephosphorylation events and protein-protein interactions. In this study, we have examined the interaction between BKCa channels and syntaxin 1A, a soluble N-ethylmaleimide-sensitive factor attachment protein receptor (SNARE) that is reported to modulate the activity and/or localization of different classes of ion channels. Using a reciprocal co-immunoprecipitation strategy, we observed that native BKCa channels in rat hippocampus co-associate with syntaxin 1A, but not the closely related homologue syntaxin 3. This BKCa channel-syntaxin 1A interaction could be further demonstrated in a non-neuronal cell line (human embryonic kidney (HEK) 293 cells) following co-expression of rat syntaxin 1A and BKCa channels cloned from either mouse brain or bovine aorta. However, co-expression of these same channels with syntaxin 3 did not lead to a detectable protein-protein interaction. Immunofluorescent co-staining of HEK 293 cells expressing BKCa channels and syntaxin 1A demonstrated overlapping distribution of these two proteins in situ. Functionally, co-expression of BKCa channels with syntaxin 1A, but not syntaxin 3, was observed to enhance channel gating and kinetics at low concentrations (1-4 microM) of free cytosolic calcium, but not at higher concentrations (< or = 10 microM), as judged by macroscopic current recordings in excised membrane patches. Interactions between BKCa channels and neighbouring membrane proteins may thus play important roles in regulating the activity and/or distribution of these channels within specialized cellular compartments.
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 | 0,001 | 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 ».