Neto1 Is an Auxiliary Subunit of Native Synaptic Kainate Receptors
Notice bibliographique
Résumé
Ionotropic glutamate receptors of AMPA, NMDA, and kainate receptor (KAR) subtypes mediate fast excitatory synaptic transmission in the vertebrate CNS. Auxiliary proteins have been identified for AMPA and NMDA receptor complexes, but little is known about KAR complex proteins. We previously identified the CUB (complement C1r/C1s, Uegf, Bmpl) domain protein, Neto1, as an NMDA receptor-associated polypeptide. Here, we show that Neto1 is also an auxiliary subunit for endogenous synaptic KARs. We found that Neto1 and KARs coimmunoprecipitated from brain lysates, from postsynaptic densities (PSDs) and, in a manner dependent on Neto1 CUB domains, when coexpressed in heterologous cells. In Neto1-null mice, there was an ∼50% reduction in the abundance of GluK2-KARs in hippocampal PSDs. Neto1 strongly localized to CA3 stratum lucidum, and loss of Neto1 resulted in a selective deficit in KAR-mediated neurotransmission at mossy fiber-CA3 pyramidal cell (MF-CA3) synapses: KAR-mediated EPSCs in Neto1-null mice were reduced in amplitude and decayed more rapidly than did those in wild-type mice. In contrast, the loss of Neto2, which also localizes to stratum lucidum and interacts with KARs, had no effect on KAR synaptic abundance or MF-CA3 transmission. Indeed, MF-CA3 KAR deficits in Neto1/Neto2-double-null mutant mice were indistinguishable from Neto1 single-null mice. Thus, our findings establish Neto1 as an auxiliary protein required for synaptic function of KARs. The ability of Neto1 to regulate both NMDARs and KARs reveals a unique dual role in controlling synaptic transmission by serving as an auxiliary protein for these two classes of ionotropic glutamate receptors in a synapse-specific fashion.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».