Metabolic reprogramming during neuronal differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Newly generated neurons pass through a series of well-defined developmental stages, which allow them to integrate into existing neuronal circuits. After exit from the cell cycle, postmitotic neurons undergo neuronal migration, axonal elongation, axon pruning, dendrite morphogenesis and synaptic maturation and plasticity. Lack of a global metabolic analysis during early cortical neuronal development led us to explore the role of cellular metabolism and mitochondrial biology during ex vivo differentiation of primary cortical neurons. Unexpectedly, we observed a huge increase in mitochondrial biogenesis. Changes in mitochondrial mass, morphology and function were correlated with the upregulation of the master regulators of mitochondrial biogenesis, TFAM and PGC-1α. Concomitant with mitochondrial biogenesis, we observed an increase in glucose metabolism during neuronal differentiation, which was linked to an increase in glucose uptake and enhanced GLUT3 mRNA expression and platelet isoform of phosphofructokinase 1 (PFKp) protein expression. In addition, glutamate-glutamine metabolism was also increased during the differentiation of cortical neurons. We identified PI3K-Akt-mTOR signalling as a critical regulator role of energy metabolism in neurons. Selective pharmacological inhibition of these metabolic pathways indicate existence of metabolic checkpoint that need to be satisfied in order to allow neuronal differentiation.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».