14-3-3ζ Mediates Tau Aggregation in Human Neuroblastoma M17 Cells
Notice bibliographique
Résumé
Microtubule-associated protein tau is the major component of paired helical filaments (PHFs) associated with the neuropathology of Alzheimer's disease (AD). Tau in the normal brain binds and stabilizes microtubules. Tau isolated from PHFs is hyperphosphorylated, which prevents it from binding to microtubules. Tau phosphorylation has been suggested to be involved in the development of NFT pathology in the AD brain. Recently, we showed that 14-3-3ζ is bound to tau in the PHFs and when incubated in vitro with 14-3-3ζ, tau formed amorphous aggregates, single-stranded straight filaments, double stranded ribbon-like filaments and PHF-like filaments that displayed close resemblance with corresponding ultrastructures of AD brain. Surprisingly however, phosphorylated and non-phosphorylated tau aggregated in a similar manner, indicating that tau phosphorylation does not affect in vitro tau aggregation (Qureshi et al (2013) Biochemistry 52, 6445-6455). In this study, we have examined the role of tau phosphorylation in tau aggregation in cellular level. We have found that in human M17 neuroblastoma cells, tau phosphorylation by GSK3β or PKA does not cause tau aggregation, but promotes 14-3-3ζ-induced tau aggregation by destabilizing microtubules. Microtubule disrupting drugs also promoted 14-3-3ζ-induced tau aggregation without changing tau phosphorylation in M17 cell. In vitro, when incubated with 14-3-3ζ and microtubules, nonphosphorylated tau bound to microtubules and did not aggregate. Phosphorylated tau on the other hand did not bind to microtubules and aggregated. Our data indicate that microtubule-bound tau is resistant to 14-3-3ζ-induced tau aggregation and suggest that tau phosphorylation promotes tau aggregation in the brain by detaching tau from microtubules and thus making it accessible to 14-3-3ζ.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».