Sphingomyelin-enriched microdomains define the efficiency of native Ca2+-triggered membrane fusion
Notice bibliographique
Résumé
Membrane microdomains or ;rafts' are suggested to act as regulators of the exocytotic process and also appear to be the sites of Ca(2+)-triggered membrane fusion. Microdomains are postulated to maintain the localization of ;efficiency' factors, including Ca(2+) sensors and other protein and lipid components. Separation of the fundamental ability to fuse from the efficiency of the process has suggested dependence of efficiency factors on microdomain organization. Cholesterol, a key component of membrane microdomains, contributes to both the efficiency and the fundamental ability to fuse. However, testing for a selective effect of native microdomains on the efficiency of fusion, without affecting membrane cholesterol density, has not been assessed. Hydrolysis of sphingomyelin disrupts native raft domains on secretory vesicles. Disruption of microdomains enriched in sphingomyelin-cholesterol by treatment with sphingomyelinase selectively and dose dependently inhibited the Ca(2+) sensitivity and late kinetics of secretory vesicle fusion. As a native microdomain constituent, sphingomyelin is associated with Ca(2+) sensing through its interaction with other raft-bound lipid and/or protein factors, thereby supporting the physiological Ca(2+) sensitivity of membrane fusion. Furthermore, the sphingomyelinase-driven generation of ceramide, contributing to the total membrane negative curvature, preserves the ability to fuse despite extensive cholesterol removal. Membrane microdomain integrity thus underlies the efficiency of fusion but not the fundamental ability of native vesicles to undergo Ca(2+)-triggered membrane merger. The results are consistent with a fundamental fusion machine of intrinsically low Ca(2+) sensitivity that, supported by accessory ;efficiency' components, facilitates Ca(2+)-triggered bilayer merger under physiological conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».