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Enregistrement W2296465480 · doi:10.1111/jnc.13540

Amyloid precursor‐like protein 1 (APLP1) exhibits stronger zinc‐dependent neuronal adhesion than amyloid precursor protein and <scp>APLP</scp>2

2016· article· en· W2296465480 sur OpenAlexafffund
Magnus Mayer, Linda Schauenburg, Greta Thompson‐Steckel, Valentin Dunsing, Daniela Kaden, Philipp Voigt, Michael Schaefer, Salvatore Chiantia, Timothy E. Kennedy, Gerhard Multhaup

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurochemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCalifornia Department of Fish and Game
Mots-clésAmyloid precursor proteinCell biologyAmyloid precursor protein secretaseChemistryCell adhesionP3 peptideBiochemistryPolysialic acidBiophysicsBiologyCellNeural cell adhesion moleculeAlzheimer's diseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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