Activity-dependent secretion of progranulin from synapses
Notice bibliographique
Résumé
The secreted growth factor progranulin (PGRN) has been shown to be important for regulating neuronal survival and outgrowth, as well as synapse formation and function. Mutations in the PGRN gene that result in PGRN haploinsufficiency have been identified as a major cause of frontotemporal dementia (FTD). Here we demonstrate that PGRN is colocalized with dense-core vesicle markers and is co-transported with brain-derived neurotrophic factor (BDNF) within axons and dendrites of cultured hippocampal neurons in both anterograde and retrograde directions. We also show that PGRN is secreted in an activity-dependent manner from synaptic and extrasynaptic sites, and that the temporal profiles of secretion are distinct in axons and dendrites. Neuronal activity is also shown to increase the recruitment of PGRN to synapses and to enhance the density of PGRN clusters along axons. Finally, treatment of neurons with recombinant PGRN is shown to increase synapse density, while decreasing the size of the presynaptic compartment and specifically the number of synaptic vesicles per synapse. Together, this indicates that activity-dependent secretion of PGRN can regulate synapse number and structure.
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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) | 0,001 | 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 ».