Identification of ciliary neurotrophic factor receptor α as a mediator of neurotoxicity induced by α‐synuclein
Notice bibliographique
Résumé
Accumulating evidence suggests that extracellular alpha-synuclein (eSNCA) plays an important role in the pathogenesis of Parkinson's disease or related synucleinopathies by inducing neurotoxicity directly or indirectly via microglial or astroglial activation. However, the mechanisms by which this occurs remain to be characterized. To explore these mechanisms, we combined three biochemical techniques - stable isotope labeling of amino acid in cell cultures (SILAC), biotin labeling of plasma membrane proteins followed by affinity purification, and analysis of unique proteins binding to SNCA peptides on membrane arrays. The SILAC proteomic analysis identified 457 proteins, of which, 245 or 172 proteins belonged to membrane or membrane associated proteins, depending on the various bioinformatics tools used for interpretation. In dopamine neuronal cells treated with eSNCA, the levels of 86 membrane proteins were increased and 35 were decreased compared with untreated cells. In peptide array analysis, 127 proteins were identified as possibly interacting with eSNCA. Of those, seven proteins were overlapped with the membrane proteins that displayed alterations in relative abundance after eSNCA treatment. One was ciliary neurotrophic factor receptor, which appeared to modulate eSNCA-mediated neurotoxicity via mechanisms related to JAK1/STAT3 signaling but independent of eSNCA endocytosis.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».