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Enregistrement W2142899990 · doi:10.1091/mbc.e08-12-1172

Scribble Interacts with β-Catenin to Localize Synaptic Vesicles to Synapses

2009· article· en· W2142899990 sur OpenAlexafffund
Yu Sun, Mytyl Aiga, Eileen Yoshida, Patrick O. Humbert, Shernaz X. Bamji

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology of the Cell · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNational Health and Medical Research CouncilCancer Research UKAlzheimer's Association
Mots-clésBiologySynaptic vesicleSynapseVesicleActive zoneCell biologySynaptogenesisRibbon synapseNeuroscienceSynaptic plasticityBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An understanding of how synaptic vesicles are recruited to and maintained at presynaptic compartments is required to discern the molecular mechanisms underlying presynaptic assembly and plasticity. We have previously demonstrated that cadherin-beta-catenin complexes cluster synaptic vesicles at presynaptic sites. Here we show that scribble interacts with the cadherin-beta-catenin complex to coordinate vesicle localization. Scribble and beta-catenin are colocalized at synapses and can be coimmunoprecipitated from neuronal lysates, indicating an interaction between scribble and beta-catenin at the synapse. Using an RNA interference approach, we demonstrate that scribble is important for the clustering of synaptic vesicles at synapses. Indeed, in scribble knockdown cells, there is a diffuse distribution of synaptic vesicles along the axon, and a deficit in vesicle recycling. Despite this, synapse number and the distribution of the presynaptic active zone protein, bassoon, remain unchanged. These effects largely phenocopy those observed after ablation of beta-catenin. In addition, we show that loss of beta-catenin disrupts scribble localization in primary neurons but that the localization of beta-catenin is not dependent on scribble. Our data supports a model by which scribble functions downstream of beta-catenin to cluster synaptic vesicles at developing synapses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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