Regulation of Eukaryotic Initiation Factor 4E by Converging Signaling Pathways during Metabotropic Glutamate Receptor-Dependent Long-Term Depression
Notice bibliographique
Résumé
Long-term depression (LTD) is an activity-dependent decrease in synaptic efficacy that can be induced in hippocampal area CA1 by pharmacological application of the selective group I metabotropic glutamate receptor (mGluR) agonist 3,5-diyhroxyphenylglycine (DHPG). Recent work has demonstrated that DHPG-induced LTD recruits at least two signal transduction pathways known to couple to translation, the mitogen-activated protein kinase kinase (MEK)-extracellular signal-regulated kinase (ERK) signaling pathway and the phosphoinositide 3-kinase (PI3K)-Akt-mammalian target of rapamycin (mTOR) signaling pathway. However, it remains unclear which translation factors are engaged by these two signaling pathways during mGluR-LTD. In this study, we investigated whether the group I mGluRs couple to the cap-dependent translation proteins: Mnk1, eIF4E, and 4E-BP. We found that both the MEK-ERK and PI3K-mTOR signaling pathways are critical for the DHPG-induced regulation of these translation factors. Furthermore, we demonstrate that increasing eIF4F complex availability via the genetic elimination of 4E-BP2 can enhance the degree of LTD achieved by DHPG application in an ERK-dependent manner. Our results provide direct evidence that cap-dependent translation is engaged during mGluR-LTD and demonstrate that the MEK-ERK and PI3K-mTOR signaling pathways converge to regulate eIF4E activity after induction of DHPG-LTD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».