Amyloid precursor‐like protein 1 (APLP1) exhibits stronger zinc‐dependent neuronal adhesion than amyloid precursor protein and <scp>APLP</scp>2
Notice bibliographique
Résumé
The amyloid precursor protein (APP) and its paralogs, amyloid precursor-like protein 1 (APLP1) and APLP2, are metalloproteins with a putative role both in synaptogenesis and in maintaining synapse structure. Here, we studied the effect of zinc on membrane localization, adhesion, and secretase cleavage of APP, APLP1, and APLP2 in cell culture and rat neurons. For this, we employed live-cell microscopy techniques, a microcontact printing adhesion assay and ELISA for protein detection in cell culture supernatants. We report that zinc induces the multimerization of proteins of the amyloid precursor protein family and enriches them at cellular adhesion sites. Thus, zinc facilitates the formation of de novo APP and APLP1 containing adhesion complexes, whereas it does not have such influence on APLP2. Furthermore, zinc-binding prevented cleavage of APP and APLPs by extracellular secretases. In conclusion, the complexation of zinc modulates neuronal functions of APP and APLPs by (i) regulating formation of adhesion complexes, most prominently for APLP1, and (ii) by reducing the concentrations of neurotrophic soluble APP/APLP ectodomains. Earlier studies suggest a function of the amyloid precursor protein (APP) family proteins in neuronal adhesion. We report here that adhesive function of these proteins is tightly regulated by zinc, most prominently for amyloid precursor-like protein 1 (APLP1). Zinc-mediated APLP1 multimerization, which induced formation of new neuronal contacts and decreased APLP1 shedding. This suggests that APLP1 could function as a zinc receptor processing zinc signals to stabilized or new neuronal contacts.
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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 ».