MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2154852038 · doi:10.1083/jcb.201108088

The synaptic vesicle SNARE neuronal Synaptobrevin promotes endolysosomal degradation and prevents neurodegeneration

2012· article· en· W2154852038 sur OpenAlexaff
Adam Haberman, W. Ryan Williamson, Daniel Epstein, Dong Wang, Srisha Rina, Ian A. Meinertzhagen, P. Robin Hiesinger

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Cell Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésBiologyCell biologyNeurodegenerationEndosomeSynaptic vesicleSynaptobrevinNeuronSNAP25VesicleNeuroscienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soluble NSF attachment protein receptors (SNAREs) are the core proteins in membrane fusion. The neuron-specific synaptic v-SNARE n-syb (neuronal Synaptobrevin) plays a key role during synaptic vesicle exocytosis. In this paper, we report that loss of n-syb caused slow neurodegeneration independent of its role in neurotransmitter release in adult Drosophila melanogaster photoreceptor neurons. In addition to synaptic vesicles, n-Syb localized to endosomal vesicles. Loss of n-syb lead to endosomal accumulations, transmembrane protein degradation defects, and a secondary increase in autophagy. Our evidence suggests a primary defect of impaired delivery of vesicles that contain degradation proteins, including the acidification-activated Cathepsin proteases and the neuron-specific proton pump and V0 adenosine triphosphatase component V100. Overexpressing V100 partially rescued n-syb-dependent degeneration through an acidification-independent endosomal sorting mechanism. Collectively, these findings reveal a role for n-Syb in a neuron-specific sort-and-degrade mechanism that protects neurons from degeneration. Our findings further shed light on which intraneuronal compartments exhibit increased or decreased neurotoxicity.

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)0,001
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations51
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Cell BiologyMême sujetCellular transport and secretionTravaux en français237 207